数字近景摄影拼接的多特征匹配自动化校正算法及其应用

【作者】 张罡； 晏磊； 赵红颖； 高征兵；

【机构】 北京大学空间信息集成与3S工程应用北京市重点实验室； 北京大学空间信息集成与3S工程应用北京市重点实验空；

【摘要】 本文提出了针对数字近景摄影多特征匹配校正算法是为实现近距离拍摄多幅影像自动拼接时的图像校正而而设计的。图像的校正问题是在拼接多幅图像时必须考虑的,该方法通过对多幅影像进行重叠区分析来确定影像的畸变和偏转情况,并根据分析数据来进行影像自动校正。本文与常用的影像校正方法不同,是应用在影像自动化拼接上具有一定快速和自适应性的新校正方法。对影像进行校正时,通常所采用的方法是根据镜头的光学畸变系数以及在不同情况下畸变模型来进行。有时,畸变本身并无规则,这就需要根据许多试验来测定,且一个畸变模型只能符合一种情况,适应性比较差。多特征匹配校正算法的优点在于从两幅相邻影像中分析它们重叠部分的相同特征区,并从特征位置和差异中得到在不同影像中的畸变参数,从而校正影像。由于使用镜头获取图像时会有几类畸变,如:桶形畸变、枕形畸变,或者是两者的叠加,就须要对两种情分别处理。摄像系统的姿态位置变化导致获取的图像产生平移、缩放、旋转等几何畸变,这些畸变都可以用原始图像坐标与畸变图像坐标之间的关系描述。消除几何畸变恢复原图像的问题可归结为从畸变图像和两坐标之间关系求得无几何失真的图像问题。对于变换关系已知的情况,几何失真校正主要包括两个步骤,即空间变换与灰度插值。当变换关系未知时,通常用选取控制点的方法对变换关系进行辨识。这样,控制点选取的位置精度就高,几何畸变变换关系精确,几何校正精度就高。为了提高精度,通过统计分析的方法去除伪控制点。这样由两幅含有重叠区的相邻影像图就可以检测并校正图像的相对几何畸变利相对缩放,同时使用镜头畸变模型校正镜头畸变。这项技术对于需要快速拼接空间连续影像融合与虚拟现实中全息图像的获取均有重要意义。更多还原