网站原创摘 要:图像拼接是图像处理技术中的重要研究领域,现已广泛应用于遥感图像处理,医学图像分析,计算机识别,军事,勘探等领域,该文通过Harris角点特征的检测来实现图像的配准,达到较好的结果.
关 键 词 ：图像拼接；Harris角点特征检测
一、引言
数字图像拼接技术主要包括三个重要步骤：图像预处理、图像配准和图像融合[1].其中图像的预处理包括图片去噪,图像投影,图像修正等；图像配准是找出待拼接图像的重叠部分并使其坐标对准；图像融合是使重叠部分自然过度,消除拼痕；其中图像配准是图像配准的关键,它直接决定了拼接的准度和效果.
二、Harris角点检测
1988年C.Harris和J.Stephens利用自相关函数的思想共同研究出了Harris角点检测算法,先定义矩阵M
M等于G茚Ix2IxIyIxIy Iy2等于
式中Ix、Iy分别代表图像I在x、y方向的梯度,G为高斯模板；茚代表卷积：
在矩阵M的基础上,角点响应函数CRF定义为：
CRF等于det(M)-krace2(M),k等于0.04
CRF等于det(M)-krace2(M),k等于0.04（3）
式中,det是矩阵的行列式；trace是矩阵的迹；k是常数,这里取0.04,CRF的局部最大值即为角点.使用Harris角点检测算法对两幅图像分别提取角点后,接着就要进行图像配准的工作.在两幅图像中以每个特征点为中心取一个(2N+1)×(2N+1)大小的相关窗,然后以参考图像中的每个角点为参考点,在待拼接图像中寻找对应的角点.通过计算特征点相关窗之间的相关系数[2]来实现图像特征配准.
在具体实验步骤中：1、对图像中的每个像素点分别计算其x,y方向的一阶导数和梯度；2、对上步操作中得到的三幅图像进行高斯滤波；3：计算原始图像上的角点响应函数值和相关系数；4：使用变换模型计算出待拼接图像到参考图像变换参数.5：使用渐入渐出法进行图像融合[3].
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三、实验结果
四、结论及展望
Harris角点检测算法是一种简洁、高效、提取的点特征均匀且合理的算法,由于Harris算子只涉及到一阶导数,因此对图像旋转、灰度变换、噪声影响和视点变换不敏感,但通过计算相关性特征来进行配准的准确率还有待提高.