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传感器与微系统（Transducer and Microsystem Technologies）
2017年第36卷第12期
DOI:10.13873/J.10009787(2017)12000403
图像拼接方法综述
罗群明，施霖
（昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明650500）
摘要：概述了图像拼接的基本理论和一般过程，分类介绍了各种图像配准方法的原理和优缺点，重点分析了基于特征的图像配准技术，详细阐述了随机采样一致算法在基于特征的图像配准技术中的应用。
关键词：图像拼接；配准；特征匹配；全景图像
中图分类号：TP391.4
文献标识码：A
文章编号：1000-9787(2017)12-0004-03
Review on image stitching methods
LUO Qun-ming, SHI Lin
(Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology,
Kunming 650500, China)
Abstract: The basic theory and general image stitching process are summarized. The various image registration method principles, advantages and disadvantages are introduced and classified, and the feature-based image registration technique are analyzed. Application of random sampling consensus algorithm in feature-based image registration are deseribed in detail.
Key words: image stitching; registration; feature matching; panoramic image
0引言
近年来，随着摄像设备的普及，越来越多的领域应用了图像分析技术来研究和处理各种各样的问题，从面对采集的图像提出更高的要求1]。由于摄像设备的物理限制，采集到的图像总是不能满足人们的宽视角、高分辨率的要求。而获取全景图像的硬件设备（全景相机、广角镜头等）一般比较昂贵，不适合普遍应用，于是人们提出了利用计算机进行图像拼接来获得全景图的方法。
图像拼接是指将一组相互之间存在重叠部分的图像，经过各种图像变换、图像配准和图像融合等形成一个宽视角（甚至是360°视角）的、高分辨率的全景图的技术，涉及计算机图形学、计算机视觉、图像处理和模式识别等多个学科，广泛应用于宇宙空间探测、医学图像、视频检索、虚拟现实等多个领域133)。在虚拟现实中，关键在于生产高质量的虚拟场景，利用图像拼接技术形成的全景图具有真实感强、图像生产速度快、实时性好、硬件要求低的优点*)。在医学影像学方面，大幅度的全景图像能帮助医生对病灶及其周围部位的情况进行全面、直观地观察["]。在获取医学全景图像时，通过图像拼接技术来获得全景平面或立体图
像，是一种有效的解决途径。收稿日期：2016-09-30
*基金项目：国家自然科学基金资助项目（61368005）
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本文对图像配准方法进行分类分析并讨论其优劣。图像拼接基本流程
图像拼接的基本流程包括图像预处理、图像配准、图像
融合等。图像预处理的目的是增强图像的细节信息，抑制噪声，改善图像质量*。图像配准是图像拼接成功的关键"】，即将不同传感器所采集到的同一场景的多光谱、多波段或同一传感器在不同时间、不同方位、不同条件下（气候、亮度等)获得的同一场景的两幅或多幅图像进行匹配、对齐的过程，所以，图像配准方法的不同直接决定了图像拼接的优劣*。图像配准方法主要分为基于区域的图像拼
接方法和基于特征的图像拼接方法。基于区域的图像配准方法
基于区域的配准方法利用图像像素间相关性强度大小进行对齐。首先，在一个图像中选择兴趣点，然后在另一个图像中利用互相关授索对应的像索点。基于区域的方法优点是使用所有可利用的图像数据，能提供非常精确的配准，但缺点是需要一个复杂的初始化"]。
相关性方法是传统的配准方法，该类方法直接利用图像的灰度信息计算图像的相似度，这就需要根据待配准图像的特点选择相应的度量函数，通过一种或几种最优化算