低重叠度图像拼接方法.pdf

低重叠度图像的拼接方法∗ 罗如为，陈孝威 （贵州大学计算机科学与技术学院，贵州，贵阳，550025 ） 摘 要：提出基于亮度扩散的低重叠度图像融合方法。该方法的主要特点是，在融合低重叠度 图像时先进行亮度扩散，使重叠区域附近的亮度平缓变化，然后融合以消除亮度差异引起的拼 接缝。实验结果表明，该种方法对于重叠度低、亮度差异大的图像，可以很好的消除拼接缝。 关键词：亮度扩散，低重叠度，全景拼接,融合 1 引言 虚拟现实中全景图技术，尤其是柱面全景图技术，近年来在国内一直是研究的热点。 主要是因为全景技术有很多优势，比如：绘制快，真实性强，数据量小，对硬件设备要 求低。柱面全景图技术，是指把一组相互有重叠的照片无缝地拼接成一幅全景图像。当 图像的重叠度较低且亮度差异较大时，采用常用的拼接融合法得到的全景图，在视觉上 仍然存在明显的拼接缝，为了消除这种拼接缝，本文以拼接低重叠度图像为基础，提出 亮度扩散融合的全景拼接方法。该方法的主要特点是，在处理低重叠度图像融合时，图 像重叠区域的亮度从较亮的区域向较暗的区域逐渐变化。 2 颜色模型 亮度扩散法需要在 HSV 颜色模型中进行亮度的比较处理，所以要把图像从 RGB 颜 色模型转换到 HSV 模型中。 (a) RGB 颜色模型 (b) RGB 正六边形 (c) HSV 颜色模型 图 1 颜色模型 ∗基金项目：国家教育部春晖计划基金（200403） 联系作者：罗如为,lrw_1245@;陈孝威,gzu@ 331 RGB 颜色模型（图 1(a)）用三维空间中的一个点来表示一种颜色，每个点有三个分 量，分别代表该点颜色的 R 、G、B 亮度值，亮度值限定在[ ０，1]。如（0,0,0 ）代表黑 色，(1,1,1)代表白色。 HSV 颜色模型（图 1(c)）中色调H 为一角度，表示色彩信息，红、绿、蓝分别相隔 120 度。饱和度 S 为一比例值，范围从 0 到 1，它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯 度之间的比率。V 表示色彩的明亮程度，范围从 0 到 1，HSV 圆锥模型的顶面中心处 S=0， V=1 ，H 无定义，代表白色，从该点到原点代表亮度渐暗的白色，即不同灰度的白色。 从 RGB 立方体的白色顶点出发，沿着主对角线向原点方向投影，可以得到一个正 六边形（图 1(b)），该六边形是HSV 圆锥顶面的一个真子集。RGB 空间的主对角线，对 应于 HSV 空间的 V 轴。通过这种联系，可以用公式(1) ~ (3)将 RGB 模型转换到 HSV 模 型。 ⎧ 1 ⎫ [( ) ( )] −1 ⎪⎪ 2 R −G + R −B ⎪⎪ H cos ⎨ ⎬ (1) ⎪ 2 ⎪ ( ) ( )( ) ⎪⎩ R −G + R −B G −B ⎭⎪ − 3 [ ] S 1 min (R,G,B) (2) R +G +B 1 V (R +G +B ) (3