АВТОМАТИЧЕСКАЯ  C ШИВКА  ИЗОБРАЖЕНИЙ  НА  ОСНОВЕ  ХАРАКТЕРНЫХ  ТОЧЕК

Фам  Конг  Тханг

аспирант  Тульского  государственного  университет,  РФ,  г.  Тула

Email :  pacotha@gmail.com

Данг  Нгок  Хоанг  Тхань

аспирант  Тульского  государственного  университет,  РФ,  г.  Тула

Email :  myhoangthanh@yahoo.com

Нгуен  Ван  Хьеу

канд.  техн.  наук  университета  Дананга,  университета  наук  и  технологии,  Вьетнам,  г.  Дананг

Email:   '; // -->

AUTOMATIC  STITCHING  IMAGES  BASED  ON  CHARACTERISTIC  POINTS

Pham  Cong  Thang

postgraduate  student  of  Tula  State  University,  Russia,  Tula

Dang  Ngoc  Hoang  Thanh

postgraduate  student  of  Tula  State  University,  Russia,  Tula

Nguyen  Van  Hieu

candidate  of  technical  science ,  Danang  University,  University  of  Science  and  Technology,  VietNam,  Da  Nang

АННОТАЦИЯ

Приведена  автоматическая  сшивка  на  основе  функциональных  точек  двух  изображений.  С  помощью  цилиндрической  проекции,  определено  сопоставление  функциональных  точек,  выполнено  вычисление  матрицы  преобразования  между  соседними  изображениями,  определено  фокусное  расстояние  цилиндрической  проекции.  Приведено  полученное  панорамное  изображение  с  идеальным  эффектом.

ABSTRACT

Provides  automatic  stitching  based  on  characteristic  points  of  two  images.  Using  a  cylindrical  projection  defined  matching  feature  points,  performed  the  computation  matrix  of  transformation  between  adjacent  images,  defined  focal  length  of  the  cylindrical  projection.  Panoramic  image  obtained  with  an  ideal  effect.

Ключевые   слова:  сопоставление  функциональных  точек;  панорамное  изображение;  цилиндрическая  проекция.

Keywords :  matching  characteristic  points;  panoramic  image;  and  cylindrical  projection.

Мозаика  изображений  является  важной  отраслью  компьютерного  зрения.  Это  связано  с  несколькими  накладывающимися  изображениями  для  получения  плавного  панорамного  изображения  широкой  техники  углов  зрения.  Процесс  сшивки  изображений  можно  охарактеризовать,  как  сшивания  изображений  при  различных  точках  зрения  для  получения  широкоэкранного  зрения  изображений. 

В  настоящее  время  существуют  множество  способов  получения  панорамы  [2,  3].  Они  сопоставляются  непосредственно  из  перекрывающихся  областей  серого  значения  пикселя  изображений,  и  может  быть  достигнуто  мозаичное  изображение.  Большое  количество  серых  пиксельных  данных  определяется  в  алгоритме,  в  расчете  суммы  общего  количества  серых  пиксельных  данных  имеется  недостаток,  и  мозаичное  изображение  более  чувствительно  к  изменениям  освещенности  и  геометрических  искажений,  вызванных  линзами. 

В  данной  работе  представлен  метод  цилиндрических  панорам  на  основе  автоматического  сопоставления  особенностей  [1].  Соответствующие  функциональные  точки  были  найдены  на  изображениях;  чтобы  найти  две  соответствующие  позиции,  упростим  соответствующие  стратегии,  соответственно  можем  эффективно  преодолеть  изменения  в  освещенности  и  геометрических  искажений  в  объективе.

Для  захвата  изображения  на    просматриваются  фотографии,  сделанные  под  разными  углами  в  разных  плоскостях  проекции,  если  перекрывающиеся  изображения  непосредственно  бесшовные,  то  уничтожается  сопоставленность  фактических  визуальных  сцен.  Сцена  становится  прямой  строчкой  для  того,  чтобы  поддерживать  связь  между  фактическими  сценами  пространственных  ограничений,  которые  должны  быть  отражены  в  полученное  изображение.  Плоскость  проекции  каждого  изображения  сопоставляется  цилиндрической  проекцией  на  стандарт  проекции,  и  склеивание  панорамного  изображения  выполняется  только  после  цилиндрической  проекции,  полученного  в  визуальный  ряд. 

Во-первых,  используем  формулы  метода  сопоставления  функциональных  точек  в  [6],  и  получим  матрицу  преобразования  между  соседними  изображениями,  а  затем  используем  формулы  в  [4]  для  оценки  изображения  и  фокусного  расстояния  цилиндрической  проекции.

Алгоритм  сшивки

После  проецирования  изображений  на  цилиндрической  поверхности,  два  изображения  с  аналогичными  областями  перекрываются.  Проведем  поиск  подобных  районов  с  помощью  общих  алгоритмов,  основанных  на  визуальных  характеристиках  человека  для  определения  вектора  шаблона;  соответственно,  из  расчета  расстояния  сходства  двух  изображений,  основанного  на  подобии  расстояния,  чтобы  найти  аналогичные  части  изображений,  были  сопоставлены  функциональные  точки,  можно  предложить  новый  более  простой  и  быстрый  метод.

Установка  точек    для  пары  изображений    и  ,  которые  являются  функциональными  точками.  Проектор  изображений  преобразуется  в    и  ,  и  ,    соответственно  точкам    и  .

Рисунок  1.  Найти  шовные  точки

На  (рис.  1)  представлено,  что  на  изображения    имеются  точки  .  Задать  её  координаты    и  в  точке  центра  определить  размер  (  смежного  окна,  установить  для  точек    координаты  ,  выбрать  2-й  район  изображения    в  окне  поиска  точек  центра,  и  определить  размер    окна,  c  регионом  из  точки    и  изображения    в  возможной  точке  ;  с  операциями  в  пределах  данного  окна,  установить  ,  имеющей  координаты  .  С    и    ,  значение  корреляции  определяется  как

где    представляет  собой  ковариацию  точек  '  и    в  связанном  окне,  может  быть  выражено  в  виде:

  указывает  на  изображение    в  точке    в  качестве  центра  c  размером    окрестности  стандартного  отклонения,  которая  может  быть  выражено  в  виде:

где    в  формулах  (2),  (3)  указывает  точку    в  значении  серого  пикселя  корреляции  окна  и  определяется  как:

Из  (1),  связанному  значению    принять  значение  в  диапазоне  от  -1  по  1,  и  связанное  значение    больше,  чем  больше  похожи  и  .  В  фактическом  процессе  сопоставления,  во-первых  определить  действительное  значение  корреляции  порогового  значения,  с  точки  ,  когда  значение  вычисляемой  корреляции    превышает  пороговое  значение,  что  является  функциональной  точкой  для    кандидата  соответствующих  точек  в  эксперименте,  как  точки  сшивки,  чтобы  повысить  точность,  так  что  .  Учитывая    соответственно    и  ,  которые  соответствуют  преобразованным  точкам  окна  поиска,  установить  ,  соответствующий  порог,  точки  сшивки  —  0.95.  Найти  алгоритм  точки  сшивки:  случайно  выбирается  одна  пара  подходящих  точек  ,  соответствующие  точки,  полученные  после  проекционных  преобразований    и  ;  исполняется  проекцирование  трансформированных  изображений    и  на  соответствующие  сопоставления;  если  сопоставления  в  соответствии  с  требованиями  существования,  то  выбрать  оптимальное  сопоставление,  как  результат  конца  алгоритма;  в  противном  случае  перейти  к  началу.

Выше  представлен  алгоритм  точек  сшивки    и  ,  пусть  изображение    использует  в  качестве  точек  ,  переместить  изображения    на  ,  то  есть,  это  операция  сшивки  двух  изображений.

Сшивка  изображений

Из-за  различных  условий  освещения,  собранные  изображения  имеют  большую  разницу  в  яркости  так,  что  строчка  из  яркости  изображения  будет  производить  разрыв,  влияющий  на  получение  панорамного  эффекта.  В  настоящее  время  существует  много  способов  решения  данной  проблемы,  метод,  используемый  в  данной  работе  —  Szeliski  [5].  В  этом  способе  два  перекрывающихся  участка  изображения  серого  значения  произвольной  точки  Р:

Среди  них,    является  соответствующими  точками  P  на  двух  изображениях    серого  значения;  является  линейной  весовой  функцией,  значения  в  центре  изображений  —  1,  a  на  границе  —  0.

Экспериментальные  результаты

Используем  Matlab  7.0  для  выполнения  выше  представленного  алгоритма.

На  рис.  2  представлены  исходные  изображения.  На  (рис.  3,4)  представлены  функциональные  точки  из  двух  изображений  (рис.  1)  и  отображение  сопоставления  этих  точек.  И  наконец,  на  (рис.  5)  представлен  результат  процесса  сшивки  в  панорамное  изображение.

Рисунок  2.  Исходные  изображения

Рисунок  3.  Функциональные  точки  изображений

Рисунок  4.  Отображения  несколько  сопоставления  в  виде  линии  между  двумя  изображениями

Рисунок  5.  Полученное  панорамное  изображение

Полученные  результаты  экспериментов  показывают,  что  алгоритм  является  эффективным  в  связи  с  соответствием  функциональных  точек,  вместо  прямого  использования  в  серой  шкале  информации  для  определения  позиции  двух  изображений  сопоставления,  так  и  с  традиционными  алгоритмами  поколения  цилиндрической  панорамы.  Тем  самым  видным  преимуществом  метода  является  значительно  повышение  скорости  поиска  точек  сшивки;  и  для  увеличения  разницы  яркости  двух  изображений  можем  получить  хороший  результат.  В  целях  повышения  надежности  алгоритма,  выбрать  несколько  функциональных  точек  на  двух  изображениях,  найденные  точки  сшивки  будут  рассматриваться  в  поисках  пар  функциональных  точек,  увеличиваясь  до  прямоугольной  области. 

Список  литературы:

1.Dekta  K.,  Levoy  M.,  Cylindrical  Panoramas.  2010.  —  [Электронный  ресурс]  —  Режим  доступа.  —  URL:  http://graphics.stanford.edu/courses/cs178/applets/projection.html  

2.Peleg  S.,  Herman  J.  Panoramic  mosaics  by  manifold  projection.  Rico  P.  Proceedings  of  the  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition.  Los  Alamitos:  IEEE  CS  Press,  1997.  —  p.  338  —343.

3.Szeliski  R.,  “Image  Alignment  and  Stitching”-  Microsoft  Reasearch  lab  2005.

4.Szeliski  R.,  Shum  H.  Creating  full  view  panoramic  image  mosaics  and  environment  maps.  Whitted  T.  Proceedings  of  ACM  SIGGRAPH  p97.  Los  Angeles:  Addison  Wesley,  1997.  —  p.  251  —258.

5.Szeliski  R.  Video  mosaics  for  virtual  environments.  IEEE  Computer  Graphics  and  Applications,  —  1996,  —  №  16  (2):  —  p.  22  —30. 

6.Zhang  AIJ.  2012.  —  [Электронный  ресурс]  —  Режим  доступа.  —  URL:  http://research.microsoft.com/enus/um/people/zhang/Papers/ZhangAIJ95.pdf