(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910128653.0
(22)申请日 2019.02.21
(71)申请人 北京以萨技术股份有限公司
地址 100000 北京市朝阳区京顺东街6号院
17号楼1层102内108
申请人 青岛以萨数据技术有限公司
(72)发明人 张聪 李凡平 石柱国
(74)专利代理机构 合肥律众知识产权代理有限
公司 34147
代理人 黄景燕
(51)Int.Cl.
G06T 5/50(2006.01)
G06K 9/62(2006.01)
(54)发明名称
(57)摘要
本发明公开了一种基于Shi -Tomasi角点匹
配和多分辨率融合的图像拼接方法，包括以下步
骤：S1、从图像库内选取两幅图像，S2、Shi -
Tomasi角点检测，S3、最大互相关匹配，S4、获取
粗匹配点集合，S5、通过基于谱聚类的RANSAC匹
配点提纯，S6、估计8参数变换模型，S7、图像精确
配准，S8、改进的多分辨率图像融合。本发明采用
Shi -Tomasi角点匹配和改进的多分辨率融合的
图像配准与快速拼接，本发明基于8参数变换模
型构造自适应的图像投影变换，给出了图像间角
点特征对由粗到精的匹配算法，结合互相关粗匹
配和改进的随机抽样一致性精匹配的投影参数
拟合，实现了图像的精准匹配与拼接；该方法不
仅提高了算法效率，也增强了图像配准与拼接中
的鲁棒性。权利要求书2页 说明书7页 附图2页CN 109919886 A 2019.06.21
C N 109919886
A
1.一种基于Shi -Tomasi角点匹配和多分辨率融合的图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、从图像库内选取两幅图像；
S2、Shi -Tomasi角点检测，通过Shi -Tomasi对两幅图像进行检测；
S3、最大互相关匹配，将Shi -Tomasi算子检测结果划分为多个一对一匹配对，互相关匹配要求参考图像和待匹配图像有相似尺度和灰度信息，以参考图像作为模板在待匹配的图像上遍历，计算每个位置参考图像和待匹配图像对应位置的互相关度，最大值所对应的位置就是待匹配和参考图像对应的位置； S4、获取粗匹配点集合，在S3处理后的两幅图像分别定义为f1和f2，在区域ф内图像之
间的失配程度如下式：
等式左侧的第一项和第二项可由图像上给定的两个特征点确定，左侧第三项表示相关匹配的测试度，它的值越大，整体的值越小，表示匹配度越好；根据以上描述：设f1(x，y)和f2(x，y)分别表示参考图像和待匹配图像，同时满足f1(x，y)比f2(x，y)的尺寸小，将参考图像在待匹配图像上滑动，对每一次位移(u，
v)计算
得到f1(x，y)和f2(x，y)的互相关函数；其中，不一定是常数，
所以用下式表示互相关系数：
当f1(x ,y)＝f2(x+u ,y+v)时，两公式计算归一化互相关系数达到最大，在实际匹配过程中由于噪声的存在，一般是不完全匹配的，因此用最大值位置作为匹配点；
S5、通过基于谱聚类的RANSAC匹配点提纯，基于谱聚类分析的RANSAC方法可以有效避免近邻的关系；
S6、估计8参数变换模型；
S7、图像精确配准；
S8、改进的多分辨率图像融合，边缘保持多分辨率模型仍然采用多分辨率金字塔模型，将原始图像和边缘图像同时分解成不同频率上的一组图像，在每一个分解的频率上，将图像重叠区域参照边缘图像进行加权平均，最后将所有频率上的合成图像汇成一幅图像，在每个频率内加权函数的系数以及颜融合区域的大小，是由两幅图像的图像特征在该频率内的差异决定的，且加权参数参照边缘信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于Shi -Tomasi角点匹配和多分辨率融合的图像拼接方法，其特征在于：所述S5中RANSAC的改进算法步骤如下：
权 利 要 求 书1/2页2CN 109919886 A
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