摘  要： 為了提高實時寬場景圖像拼接應用中的圖像配準精度和配準速度，提出了一種利用相機標定信息與相位相關技術相結合的圖像配準方法。利用相機間的相對位置參數計算待拼接圖像間的旋轉和縮放模型，利用相位相關技術求解圖像間的平移轉換參數。通過理論推導對縮放模型的誤差分布進行分析。實驗結果證明，該算法理論推導正確，在場景深度范圍較小情況下，圖像拼接準確快速。
關鍵詞： 圖像配準; 圖像拼接; 相位相關

    圖像拼接是將多幅相關圖像經過配準后轉換到相同坐標系并拼接為一幅完整圖像的技術，是一種經濟有效的利用普通相機獲得寬視場角圖像的技術[1]，被廣泛應用于航空航天、醫學圖像分析、地理遙感探測及增強現實技術等領域。獲取拼接圖像間轉換模型的圖像配準技術是正確完成圖像拼接的關鍵。目前，主要的圖像配準技術可以分為基于灰度[2]、基于特征[3-4]和基于變換域[5]三類。
    這些方法都需要經過反復的復雜運算來獲得每組圖像間的配準模型，同時又由于是針對普通通用圖像間的拼接，配準精度和效率通常較低。與上述圖像配準技術不同，本文提出的配準算法根據空間艙內攝像機相對位置固定的特點，利用相機標定信息和相位相關相結合的方法進行景深范圍較小情況下圖像間的配準，具有快速準確的特點。
1 圖像配準算法設計
    相位相關和標定信息相結合的圖像配準算法適用于相機相對位置固定的寬場景拼接應用。通過相機標定可以定位不同位置上的拍攝相機間的角度和空間位置偏移。而正是由于這些偏移的存在導致不同相機拍攝的圖像之間存在角度、縮放和位置上的差異。利用兩臺攝像機的相對位置參數來求解兩幅圖像之間的旋轉模型和縮放模型參數，而經過旋轉和縮放變換后的圖像與基準圖像間的平移模型則由相位相關技術求解。假設場景攝像機的內部參數完全相同，具體算法如下。
1.1 利用相機標定信息求解旋轉縮放模型
    通過將待拼接相機進行旋轉和在軸(相機光軸)上移動可以使得待拼接相機的像平面與基準相機的像平面位于同一平面上，具體原理如圖1所示。由圖1可以看出，通過對待拼接圖像進行旋轉和縮放變換可以將待拼接圖像轉換到與基準圖像相同的像平面中，但兩圖像坐標系的原點位置不同。

作耗時如表2所示。

    本文提出了一種適用于景深范圍較小條件下場景圖像拼接的圖像配準算法,該算法通過相機間的相對外部位置參數推導拍攝圖像間的旋轉和縮放模型，利用相位相關法獲取變換后圖像間的平移參數。對近似縮放模型產生的縮放誤差分布情況進行了分析。實驗結果證明，利用本配準算法進行有效景深較小場景的圖像拼接具有配準快速、精確等優點。算法的不足之處在于，當前平面與相機距離較小、與有效景深范圍較大時近似縮放模型的誤差較大。
參考文獻
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