留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

结合边缘检测的快速SIFT图像拼接方法

蔡怀宇 武晓宇 卓励然 黄战华 王星宇

蔡怀宇, 武晓宇, 卓励然, 黄战华, 王星宇. 结合边缘检测的快速SIFT图像拼接方法[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1126003-1126003(7). doi: 10.3788/IRLA201847.1126003
引用本文: 蔡怀宇, 武晓宇, 卓励然, 黄战华, 王星宇. 结合边缘检测的快速SIFT图像拼接方法[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1126003-1126003(7). doi: 10.3788/IRLA201847.1126003
Cai Huaiyu, Wu Xiaoyu, Zhuo Liran, Huang Zhanhua, Wang Xingyu. Fast SIFT image stitching algorithm combining edge detection[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(11): 1126003-1126003(7). doi: 10.3788/IRLA201847.1126003
Citation: Cai Huaiyu, Wu Xiaoyu, Zhuo Liran, Huang Zhanhua, Wang Xingyu. Fast SIFT image stitching algorithm combining edge detection[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(11): 1126003-1126003(7). doi: 10.3788/IRLA201847.1126003

结合边缘检测的快速SIFT图像拼接方法

doi: 10.3788/IRLA201847.1126003
基金项目: 

国家自然科学基金(61475113)

详细信息
    作者简介:

    蔡怀宇(1965-),女,教授,博士,主要从事光学技术与仪器、信息光学和图像处理等方面的研究。Email:hycai@tju.edu.cn

  • 中图分类号: TP391

Fast SIFT image stitching algorithm combining edge detection

  • 摘要: 为了对身管内壁序列图像进行精确配准与融合拼接,得到大视场高分辨率待检测图像,根据图像特点提出了一种结合边缘检测的快速SIFT图像拼接方法。该方法充分考虑待处理图像的特点,首先对感兴趣区域的图像进行边缘检测,分割出细节信息最丰富的子区域,再对分割出的子区域提取SIFT特征点并进行配准。然后,使用基于Sigmoid型函数权重的图像融合方法,实现图像之间的无缝融合,最大程度地保证了融合图像的清晰度和细节信息的完整性。实验结果表明:改进的方法和传统SIFT算法相比,在特征点提取阶段的平均效率提高了80%左右,且整体配准阶段的效率也有较大提高。图像融合结果在主观评价和各种客观评价值上都能满足工程实际需求。
  • [1] Zhang Peilin, Li Guozhang, Fu Jianping. Self-propelled Gun's Fire System[M]. Beijing:Ordnance Industry Press, 2002. (in Chinese)张培林, 李国章, 傅建平. 自行火炮火力系统[M]. 北京:兵器工业出版社, 2002.
    [2] Brown M,Lowe D G. Automatic panoramic image stitching using invariant features[J]. International Journal of Computer Vision, 2007, 74(1):59-73.
    [3] Li Yufeng, Li Guangze, Gu Shaohu, et al. Image mosaic algorithm based on area blocking and SIFT[J]. Optics and Precision Engineering, 2016, 24(5):1197-1205. (in Chinese)李玉峰, 李广泽, 谷绍湖, 等. 基于区域分块与尺度不变特征变换的图像拼接算法[J]. 光学精密工程, 2016, 24(5):1197-1205.
    [4] Wang Xinhua, Huang Wei, Ouyang Jihong. Real-time image registration of the multi-detectors mosaic imaging system[J]. Chinese Optics, 2015, 8(2):211-219. (in Chinese)王新华, 黄玮, 欧阳继红. 多探测器拼接成像系统实时图像配准[J]. 中国光学, 2015, 8(2):211-219.
    [5] He Bin, Tao Dan, Peng Bo. High real-time F-SIFT image mosaic algorithm[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(S2):440-444. (in Chinese)何宾, 陶丹, 彭勃. 高实时性F-SIFT图像拼接算法[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(S2):440-444.
    [6] Zhang Y H, Jin X, Wang Z J. A new modified panoramic UAV image stitching model based on the GA-SIFT and adaptive threshold method[J]. Memetic Comp, 2017, 9:231-244.
    [7] Chen Yue, Zhao Yan, Wang Shigang. Fast image stitching method based on SIFT with adaptive local image feature[J]. Chinese Optics, 2016, 9(4):415-422. (in Chinese)陈月, 赵岩, 王世刚. 图像局部特征自适应的快速SIFT图像拼接方法[J]. 中国光学, 2016, 9(4):415-422.
    [8] Laraqui A, Baataoui A, Saaidi A, et al. Image mosaicing using voronoi diagram[J]. Multimed Tools Appl, 2017, 76:8803-8829.
    [9] Wang Dan, Liu Hui, Li Ke, et al. An image fusion algorithm based on trigonometric functions[J]. Infrared Technology, 2017, 39(1):53-57. (in Chinese)汪丹, 刘辉, 李可, 等.一种三角函数权重的图像拼接算法[J]. 红外技术, 2017, 39(1):53-57.
    [10] Chon J, Kim H, Lin C S. Seam-line determination for image mosaicking:A technique minimizing the maximum local mismatch and the global cost[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry Remote Sensing, 2010, 65(1):86-92.
    [11] Zhao Yan, Chen Yue, Wang Shigang, et al. Corrected fast SIFT image stitching method by combining projection error[J]. Optics and Precision Engineering, 2017, 25(6):1645-1651. (in Chinese)赵岩, 陈月, 王世刚, 等. 结合投影误差校正的快速SIFT图像拼接[J]. 光学精密工程, 2017, 25(6):1645-1651.
    [12] Gonzalez Rafael C, Woods Richard E. Digital Image Processing[M]. 3rd ed. Translated by Ruan Qiuqi, Ruan Yuzhi, et al. Beijing:Electronic Industry Press, 2011. (in Chinese) Gonzalez Rafael C, Woods Richard E. 数字图像处理[M].第三版. 阮秋琦, 阮宇智, 等译. 北京:电子工业出版社, 2011.
    [13] He Linyang, Liu Jinghong, Li Gang, et al. Fast image registration approach based on improved BRISK[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(8):2722-2727. (in Chinese)何林阳, 刘晶红, 李刚, 等. 改进BRISK特征的快速图像配准算法[J]. 红外与激光程, 2014, 43(8):2722-2727.
    [14] Singh S, Singh R. Comparison of various edge detection techniques[C]//Proceedings of 2nd International Conference on Computing for Sustainable Global Development, IEEE, 2015:393-396.
    [15] He Li, Luo Yanfang. Research on face detection algorithm based oil digital image processing technology[J]. Computer Measurement Control, 2017, 25(7):273-281. (in Chinese)何莉, 罗艳芳. 基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究[J]. 计算机测量与控制, 2017, 25(7):273-281.
    [16] Kong Weiwei, Wang Binghe, Li Binbing, et al. Image Fusion:Multiresolution Non-subsampled[M]. Xi'an:Xidian University Press, 2015. (in Chinese)孔韦韦, 王炳和, 李斌兵,等. 图像融合技术:基于多分辨率非下采样理论与方法[M]. 西安:西安电子科技大学出版社, 2015.
  • [1] 胡春光, 李恩赐, 翟聪, 高晓晴, 陈雨露, 郭梦迪.  大视场微球透镜超分辨显微成像技术的研究进展 . 红外与激光工程, 2022, 51(6): 20210438-1-20210438-14. doi: 10.3788/IRLA20210438
    [2] 高琰, 肖小月, 李小虎, 朱洪, 唐琎, 郭璠.  非一致重叠率大批量航拍远红外图像拼接方法研究 . 红外与激光工程, 2022, 51(7): 20210611-1-20210611-12. doi: 10.3788/IRLA20210611
    [3] 岳广, 孙文邦, 张星铭, 李铜哨.  航空面阵图像拼接的累积误差消除方法 . 红外与激光工程, 2021, 50(9): 20200529-1-20200529-9. doi: 10.3788/IRLA20200529
    [4] 付伟伟, 黄坤.  基于微纳器件的全光图像处理技术及应用 . 红外与激光工程, 2020, 49(9): 20201040-1-20201040-14. doi: 10.3788/IRLA20201040
    [5] 桂辉, 徐晓婷, 李博.  安防监控中图像拼接的配光问题研究 . 红外与激光工程, 2018, 47(8): 826003-0826003(8). doi: 10.3788/IRLA201847.0826003
    [6] 史亚莉, 陶显, 周信达, 张家斌, 丁磊, 张正涛.  光学元件激光损伤在线检测装置 . 红外与激光工程, 2018, 47(4): 417003-0417003(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0417003
    [7] 王林华, 袁明辉, 黄慧, 朱亦鸣.  太赫兹安检系统人体图像边缘物体识别 . 红外与激光工程, 2017, 46(11): 1125002-1125002(6). doi: 10.3788/IRLA201746.1125002
    [8] 王雨曦, 亓洪兴, 马彦鹏, 葛明锋.  画幅扫描红外成像实时拼接中的光束法平差 . 红外与激光工程, 2016, 45(1): 104002-0104002(6). doi: 10.3788/IRLA201645.0104002
    [9] 唐庆菊, 刘俊岩, 王扬, 刘元林, 梅晨.  基于模糊C均值聚类和Canny算子的红外图像边缘识别与缺陷定量检测 . 红外与激光工程, 2016, 45(9): 928001-0928001(5). doi: 10.3788/IRLA201645.0928001
    [10] 安其昌, 张景旭, 杨飞, 张科欣.  基于结构函数的子孔径拼接算法研究 . 红外与激光工程, 2015, 44(3): 929-933.
    [11] 肖传民, 史泽林, 刘云鹏.  张量子空间降维的边缘图像匹配 . 红外与激光工程, 2015, 44(11): 3488-3493.
    [12] 李实秋, 雷建军, 周志远, 张海龙, 范晓红.  基于SIFT 匹配的多视点立体图像零视差调整 . 红外与激光工程, 2015, 44(2): 764-768.
    [13] 童涛, 杨桄, 孟强强, 孙嘉成, 叶怡, 陈晓榕.  基于边缘特征的多传感器图像融合算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(1): 311-317.
    [14] 谢易辰, 陈健, 闫镔, 童莉, 曾磊, 崔明明.  三维特征点距离特征集合求交匹配算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(8): 2728-2732.
    [15] 杨磊, 曹剑中, 唐利孬, 高博, 王华, 郭惠楠.  全景图像自动拼接算法的优化设计 . 红外与激光工程, 2014, 43(3): 985-990.
    [16] 夏清, 胡振琪, 位蓓蕾, 王亚云, 陈超.  一种新的红外热像仪图像边缘检测方法 . 红外与激光工程, 2014, 43(1): 318-322.
    [17] 杨新锋, 滕书华, 夏东.  基于空间变换迭代的SIFT特征图像匹配算法 . 红外与激光工程, 2013, 42(12): 3496-3501.
    [18] 王学娟, 罗海波, 魏永旺, 陈大庆, 夏仁波.  一种采用HOG特征的直线段提取方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(2): 513-518.
    [19] 李亮, 顾国华, 钱惟贤, 陈钱, 任建乐.  基于特征点和泊松融合的红外序列图像拼接 . 红外与激光工程, 2013, 42(9): 2584-2588.
    [20] 张德新, 马广富, 邵晓巍.  利用目标直线边缘交点的某型航侦CCD相机图像拼接 . 红外与激光工程, 2012, 41(1): 234-238.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  611
  • HTML全文浏览量:  177
  • PDF下载量:  102
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2017-10-30
  • 修回日期:  2017-12-08
  • 刊出日期:  2018-11-25

结合边缘检测的快速SIFT图像拼接方法

doi: 10.3788/IRLA201847.1126003
    作者简介:

    蔡怀宇(1965-),女,教授,博士,主要从事光学技术与仪器、信息光学和图像处理等方面的研究。Email:hycai@tju.edu.cn

基金项目:

国家自然科学基金(61475113)

  • 中图分类号: TP391

摘要: 为了对身管内壁序列图像进行精确配准与融合拼接,得到大视场高分辨率待检测图像,根据图像特点提出了一种结合边缘检测的快速SIFT图像拼接方法。该方法充分考虑待处理图像的特点,首先对感兴趣区域的图像进行边缘检测,分割出细节信息最丰富的子区域,再对分割出的子区域提取SIFT特征点并进行配准。然后,使用基于Sigmoid型函数权重的图像融合方法,实现图像之间的无缝融合,最大程度地保证了融合图像的清晰度和细节信息的完整性。实验结果表明:改进的方法和传统SIFT算法相比,在特征点提取阶段的平均效率提高了80%左右,且整体配准阶段的效率也有较大提高。图像融合结果在主观评价和各种客观评价值上都能满足工程实际需求。

English Abstract

参考文献 (16)

目录

    /

    返回文章
    返回