文档介绍：1色差图像的数字图像拼接算法摘要:针对有明显色彩和亮度差异的图片,在进行传统的图像拼接后,会产生肉眼可见的拼接缝,严重影响拼接效果。因此,提出一种针对存在色差的图像拼接算法。首先,计算相邻图片间的色彩校正参数和每个彩色通道的全局色彩调整参数,选择适合的颜色和亮度,对每一幅图片进行色彩校正。其次,引入SIFT和RANSAC算法,实现了图像的准确配准。最后,采取0?1加权融合算法和平均融合算法结合进行图像融合,得到最终的全景图像。实验结果表明,由于已经进行图像间的校正,减少了待拼接图像的色差,使得图像的融合更加简单。该算法对于存在色差的图片序列可以实现无缝快速的拼接,并且可根据需要调整图像的色彩和亮度。关键词:图像拼接;色彩校正;SIFT;图像融合中图分类号:?34;TP391文献标识码:A文章编号:1004?373X(2013)23?0057?04ImagestitchingalgorithmforimageswithcolordifferenceWANGLi1,YIZi?chuan2,PANZhong?liang1,BAIPeng?fei2(&municationEngineering,SouthChinaNormalUniversity,Guangzhou510006,China;,SouthChina2NormalUniversity,Guangzhou510006,China)Abstract:Animagestitchingalgorithmisproposedfortheimageswithcolordifferencebecausetheimagestitchingbetweentwoadjacentimageswithdifferencesincolorsandluminancecouldproducevisiblecolordifferenceandseamswhenthetraditionalalgorithmisused,,?binedtorealizetheimagefusion,,:imagestitching;colorcorrection;SIFT;imagefusion0引言3图像拼接或者全景图像技术是指把同一场景的相邻之间有重合区域的一系列图片拼接成一幅宽视角的、与原始图像接近且失真小、没有明显缝合线的图片,以满足人们浏览全景图片的需求。该技术正被应用于各种领域,如视频压缩、视频索引、目标跟踪[1]或者虚拟环境的创建。目前,已经有许多算法都可以将同一场景图片中的重叠部分提取出来并且快速的拼接成为一幅全景图片,其中有许多算法可以得出令人满意的融合结果。Ming?ShingSu等使用小波进行多尺度的融合[2],但是这种方法只是在重叠区域进行局部的融合处理,无法保证图像的全局自然。AnatLevin等采取梯度域的融合方法进行图像拼接[3],可以减少源图像间色差对融合结果的影响。但是以上这两种方法对于存在有明显色彩和亮度差异的图片,融合后的全景图像就会失真。因此,在进行图像拼接之前需要曝光校正。[4],从而进行图像的配准。MatthewUyttendaele等把图像分为若干块[5],将每一块进行曝光校正,然后再把这些校正过的块进行融合。AseemAgarwala和AnatLevin等在梯度域中