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基于SIFT特征的全景图像拼接


基本步骤

  • 1 读入两张图片并分别提取SIFT特征
  • 2 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找
  • 3 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵
  • 4 图像融合

SIFT算法以及RANSAC算法都是利用的RobHess的SIFT源码,前三个步骤RobHess的源码中都有自带的示例。


1 SIFT特征提取

直接调用RobHess源码(见RobHess的SIFT源码分析:综述 http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/9191309 )中的sift_features()函数进行默认参数的SIFT特征提取,主要代码如下:

img1_Feat = cvCloneImage(img1);//复制图1,深拷贝,用来画特征点  
img2_Feat = cvCloneImage(img2);//复制图2,深拷贝,用来画特征点  

//默认提取的是LOWE格式的SIFT特征点  
//提取并显示第1幅图片上的特征点  
n1 = sift_features( img1, &feat1 );//检测图1中的SIFT特征点,n1是图1的特征点个数  
export_features("feature1.txt",feat1,n1);//将特征向量数据写入到文件  
draw_features( img1_Feat, feat1, n1 );//画出特征点  
cvNamedWindow(IMG1_FEAT);//创建窗口  
cvShowImage(IMG1_FEAT,img1_Feat);//显示  

//提取并显示第2幅图片上的特征点  
n2 = sift_features( img2, &feat2 );//检测图2中的SIFT特征点,n2是图2的特征点个数  
export_features("feature2.txt",feat2,n2);//将特征向量数据写入到文件  
draw_features( img2_Feat, feat2, n2 );//画出特征点  
cvNamedWindow(IMG2_FEAT);//创建窗口  
cvShowImage(IMG2_FEAT,img2_Feat);//显示 

检测出的SIFT特征点如下:

左图Img1特征点
左图Img1特征点

右图Img2特征点
右图Img2特征点

2 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找

利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找,并根据最近邻和次近邻距离比值进行初步筛选。
也是调用RobHess源码中的函数,加上之后的一些筛选处理,主要代码如下:

//根据图1的特征点集feat1建立k-d树,返回k-d树根给kd_root  
kd_root = kdtree_build( feat1, n1 );  

Point pt1,pt2;//连线的两个端点  
double d0,d1;//feat2中每个特征点到最近邻和次近邻的距离  
int matchNum = 0;//经距离比值法筛选后的匹配点对的个数  

//遍历特征点集feat2,针对feat2中每个特征点feat,选取符合距离比值条件的匹配点,放到feat的fwd_match域中  
for(int i = 0; i < n2; i++ )  
{  
    feat = feat2+i;//第i个特征点的指针  
    //在kd_root中搜索目标点feat的2个最近邻点,存放在nbrs中,返回实际找到的近邻点个数  
    int k = kdtree_bbf_knn( kd_root, feat, 2, &nbrs, KDTREE_BBF_MAX_NN_CHKS );  
    if( k == 2 )  
    {  
        d0 = descr_dist_sq( feat, nbrs[0] );//feat与最近邻点的距离的平方  
        d1 = descr_dist_sq( feat, nbrs[1] );//feat与次近邻点的距离的平方  
        //若d0和d1的比值小于阈值NN_SQ_DIST_RATIO_THR,则接受此匹配,否则剔除  
        if( d0 < d1 * NN_SQ_DIST_RATIO_THR )  
        {   //将目标点feat和最近邻点作为匹配点对  
            pt2 = Point( cvRound( feat->x ), cvRound( feat->y ) );//图2中点的坐标  
            pt1 = Point( cvRound( nbrs[0]->x ), cvRound( nbrs[0]->y ) );//图1中点的坐标(feat的最近邻点)  
            pt2.x += img1->width;//由于两幅图是左右排列的,pt2的横坐标加上图1的宽度,作为连线的终点  
            cvLine( stacked, pt1, pt2, CV_RGB(255,0,255), 1, 8, 0 );//画出连线  
            matchNum++;//统计匹配点对的个数  
            feat2[i].fwd_match = nbrs[0];//使点feat的fwd_match域指向其对应的匹配点  
        }  
    }  
    free( nbrs );//释放近邻数组  
}  
//显示并保存经距离比值法筛选后的匹配图  
cvNamedWindow(IMG_MATCH1);//创建窗口  
cvShowImage(IMG_MATCH1,stacked);//显示

匹配结果如下:

RANSAC筛选前匹配结果
RANSAC筛选前匹配结果

3 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵

此部分最主要的是RobHess源码中的ransac_xform()函数,此函数实现了用RANSAC算法筛选匹配点,返回结果是计算好的变换矩阵。
此部分中,我利用匹配点的坐标关系,对输入的两幅图像的左右关系进行了判断,并根据结果选择使用矩阵H或H的逆阵进行变换。
所以读入的两幅要拼接的图像的左右位置关系可以随意,程序中可自动调整。
主要代码如下:

//利用RANSAC算法筛选匹配点,计算变换矩阵H,  
//无论img1和img2的左右顺序,计算出的H永远是将feat2中的特征点变换为其匹配点,即将img2中的点变换为img1中的对应点  
H = ransac_xform(feat2,n2,FEATURE_FWD_MATCH,lsq_homog,4,0.01,homog_xfer_err,3.0,&inliers,&n_inliers);  

//若能成功计算出变换矩阵,即两幅图中有共同区域  
if( H )  
{  
    qDebug()<<tr("经RANSAC算法筛选后的匹配点对个数:")<<n_inliers<<endl; //输出筛选后的匹配点对个数  

    int invertNum = 0;//统计pt2.x > pt1.x的匹配点对的个数,来判断img1中是否右图  

    //遍历经RANSAC算法筛选后的特征点集合inliers,找到每个特征点的匹配点,画出连线  
    for(int i=0; i<n_inliers; i++)  
    {  
        feat = inliers[i];//第i个特征点  
        pt2 = Point(cvRound(feat->x), cvRound(feat->y));//图2中点的坐标  
        pt1 = Point(cvRound(feat->fwd_match->x), cvRound(feat->fwd_match->y));//图1中点的坐标(feat的匹配点)  
        //qDebug()<<"pt2:("<<pt2.x<<","<<pt2.y<<")--->pt1:("<<pt1.x<<","<<pt1.y<<")";//输出对应点对  

        //统计匹配点的左右位置关系,来判断图1和图2的左右位置关系  
        if(pt2.x > pt1.x)  
            invertNum++;  

        pt2.x += img1->width;//由于两幅图是左右排列的,pt2的横坐标加上图1的宽度,作为连线的终点  
        cvLine(stacked_ransac,pt1,pt2,CV_RGB(255,0,255),1,8,0);//在匹配图上画出连线  
    }  

    cvNamedWindow(IMG_MATCH2);//创建窗口  
    cvShowImage(IMG_MATCH2,stacked_ransac);//显示经RANSAC算法筛选后的匹配图  

    /*程序中计算出的变换矩阵H用来将img2中的点变换为img1中的点,正常情况下img1应该是左图,img2应该是右图。 
      此时img2中的点pt2和img1中的对应点pt1的x坐标的关系基本都是:pt2.x < pt1.x 
      若用户打开的img1是右图,img2是左图,则img2中的点pt2和img1中的对应点pt1的x坐标的关系基本都是:pt2.x > pt1.x 
      所以通过统计对应点变换前后x坐标大小关系,可以知道img1是不是右图。 
      如果img1是右图,将img1中的匹配点经H的逆阵H_IVT变换后可得到img2中的匹配点*/  

    //若pt2.x > pt1.x的点的个数大于内点个数的80%,则认定img1中是右图  
    if(invertNum > n_inliers * 0.8)  
    {  
        CvMat * H_IVT = cvCreateMat(3, 3, CV_64FC1);//变换矩阵的逆矩阵  
        //求H的逆阵H_IVT时,若成功求出,返回非零值  
        if( cvInvert(H,H_IVT) )  
        {  
            cvReleaseMat(&H);//释放变换矩阵H,因为用不到了  
            H = cvCloneMat(H_IVT);//将H的逆阵H_IVT中的数据拷贝到H中  
            cvReleaseMat(&H_IVT);//释放逆阵H_IVT  
            //将img1和img2对调  
            IplImage * temp = img2;  
            img2 = img1;  
            img1 = temp;  
            ui->mosaicButton->setEnabled(true);//激活全景拼接按钮  
        }  
        else//H不可逆时,返回0  
        {  
            cvReleaseMat(&H_IVT);//释放逆阵H_IVT  
            QMessageBox::warning(this,tr("警告"),tr("变换矩阵H不可逆"));  
        }  
    }  
    else  
        ui->mosaicButton->setEnabled(true);//激活全景拼接按钮  
}  
else //无法计算出变换矩阵,即两幅图中没有重合区域  
{  
    QMessageBox::warning(this,tr("警告"),tr("两图中无公共区域"));  
} 

经RANSAC筛选后的匹配结果如下图:

RANSAC筛选后匹配结果
RANSAC筛选后匹配结果

4 图像融合

这里有两种拼接方法:

  • 1、简易拼接方法
    过程是:首先将右图img2经变换矩阵H变换到一个新图像中,然后直接将左图img1加到新图像中,这样拼接出来会有明显的拼接缝,但也是一个初步的成品了。
  • 2、加权平均融合方法
    首先也是将右图img2经变换矩阵H变换到一个新图像中,然后图像的融合过程将目标图像分为三部分,最左边完全取自img1中的数据,中间的重合部分是两幅图像的加权平均,重合区域右边的部分完全取自img2经变换后的图像。

加权平均的权重选择也有好多方法,比如可以使用最基本的取两张图像的平均值,但这样会有明显的拼接缝。这里首先计算出拼接区域的宽度,设d1d2分别是重叠区域中的点到重叠区域左边界和右边界的距离,则使用如下公式计算重叠区域的像素值:
$ \frac{d2}{d1+d2} \times pixelImg1 + \frac{d1}{d1+d2} \times pixelImg2 $
这样就可以实现平滑过渡。

主要代码如下:

//若能成功计算出变换矩阵,即两幅图中有共同区域,才可以进行全景拼接  
if(H)  
{  
    //拼接图像,img1是左图,img2是右图  
    CalcFourCorner();//计算图2的四个角经变换后的坐标  
    //为拼接结果图xformed分配空间,高度为图1图2高度的较小者,根据图2右上角和右下角变换后的点的位置决定拼接图的宽度  
    xformed = cvCreateImage(cvSize(MIN(rightTop.x,rightBottom.x),MIN(img1->height,img2->height)),IPL_DEPTH_8U,3);  
    //用变换矩阵H对右图img2做投影变换(变换后会有坐标右移),结果放到xformed中  
    cvWarpPerspective(img2,xformed,H,CV_INTER_LINEAR + CV_WARP_FILL_OUTLIERS,cvScalarAll(0));  
    cvNamedWindow(IMG_MOSAIC_TEMP); //显示临时图,即只将图2变换后的图  
    cvShowImage(IMG_MOSAIC_TEMP,xformed);  

    //简易拼接法:直接将将左图img1叠加到xformed的左边  
    xformed_simple = cvCloneImage(xformed);//简易拼接图,克隆自xformed  
    cvSetImageROI(xformed_simple,cvRect(0,0,img1->width,img1->height));  
    cvAddWeighted(img1,1,xformed_simple,0,0,xformed_simple);  
    cvResetImageROI(xformed_simple);  
    cvNamedWindow(IMG_MOSAIC_SIMPLE);//创建窗口  
    cvShowImage(IMG_MOSAIC_SIMPLE,xformed_simple);//显示简易拼接图  

    //处理后的拼接图,克隆自xformed  
    xformed_proc = cvCloneImage(xformed);  

    //重叠区域左边的部分完全取自图1  
    cvSetImageROI(img1,cvRect(0,0,MIN(leftTop.x,leftBottom.x),xformed_proc->height));  
    cvSetImageROI(xformed,cvRect(0,0,MIN(leftTop.x,leftBottom.x),xformed_proc->height));  
    cvSetImageROI(xformed_proc,cvRect(0,0,MIN(leftTop.x,leftBottom.x),xformed_proc->height));  
    cvAddWeighted(img1,1,xformed,0,0,xformed_proc);  
    cvResetImageROI(img1);  
    cvResetImageROI(xformed);  
    cvResetImageROI(xformed_proc);  
    cvNamedWindow(IMG_MOSAIC_BEFORE_FUSION);  
    cvShowImage(IMG_MOSAIC_BEFORE_FUSION,xformed_proc);//显示融合之前的拼接图  

    //采用加权平均的方法融合重叠区域  
    int start = MIN(leftTop.x,leftBottom.x) ;//开始位置,即重叠区域的左边界  
    double processWidth = img1->width - start;//重叠区域的宽度  
    double alpha = 1;//img1中像素的权重  
    for(int i=0; i<xformed_proc->height; i++)//遍历行  
    {  
        const uchar * pixel_img1 = ((uchar *)(img1->imageData + img1->widthStep * i));//img1中第i行数据的指针  
        const uchar * pixel_xformed = ((uchar *)(xformed->imageData + xformed->widthStep * i));//xformed中第i行数据的指针  
        uchar * pixel_xformed_proc = ((uchar *)(xformed_proc->imageData + xformed_proc->widthStep * i));//xformed_proc中第i行数据的指针  
        for(int j=start; j<img1->width; j++)//遍历重叠区域的列  
        {  
            //如果遇到图像xformed中无像素的黑点,则完全拷贝图1中的数据  
            if(pixel_xformed[j*3] < 50 && pixel_xformed[j*3+1] < 50 && pixel_xformed[j*3+2] < 50 )  
            {  
                alpha = 1;  
            }  
            else  
            {   //img1中像素的权重,与当前处理点距重叠区域左边界的距离成正比  
                alpha = (processWidth-(j-start)) / processWidth ;  
            }  
            pixel_xformed_proc[j*3] = pixel_img1[j*3] * alpha + pixel_xformed[j*3] * (1-alpha);//B通道  
            pixel_xformed_proc[j*3+1] = pixel_img1[j*3+1] * alpha + pixel_xformed[j*3+1] * (1-alpha);//G通道  
            pixel_xformed_proc[j*3+2] = pixel_img1[j*3+2] * alpha + pixel_xformed[j*3+2] * (1-alpha);//R通道  
        }  
    }  
    cvNamedWindow(IMG_MOSAIC_PROC);//创建窗口  
    cvShowImage(IMG_MOSAIC_PROC,xformed_proc);//显示处理后的拼接图  

    /*重叠区域取两幅图像的平均值,效果不好 
        //设置ROI,是包含重叠区域的矩形 
        cvSetImageROI(xformed_proc,cvRect(MIN(leftTop.x,leftBottom.x),0,img1->width-MIN(leftTop.x,leftBottom.x),xformed_proc->height)); 
        cvSetImageROI(img1,cvRect(MIN(leftTop.x,leftBottom.x),0,img1->width-MIN(leftTop.x,leftBottom.x),xformed_proc->height)); 
        cvSetImageROI(xformed,cvRect(MIN(leftTop.x,leftBottom.x),0,img1->width-MIN(leftTop.x,leftBottom.x),xformed_proc->height)); 
        cvAddWeighted(img1,0.5,xformed,0.5,0,xformed_proc); 
        cvResetImageROI(xformed_proc); 
        cvResetImageROI(img1); 
        cvResetImageROI(xformed); //*/  

    /*对拼接缝周围区域进行滤波来消除拼接缝,效果不好 
        //在处理前后的图上分别设置横跨拼接缝的矩形ROI 
        cvSetImageROI(xformed_proc,cvRect(img1->width-10,0,img1->width+10,xformed->height)); 
        cvSetImageROI(xformed,cvRect(img1->width-10,0,img1->width+10,xformed->height)); 
        cvSmooth(xformed,xformed_proc,CV_MEDIAN,5);//对拼接缝周围区域进行中值滤波 
        cvResetImageROI(xformed); 
        cvResetImageROI(xformed_proc); 
        cvShowImage(IMG_MOSAIC_PROC,xformed_proc);//显示处理后的拼接图 */  

    /*想通过锐化解决变换后的图像失真的问题,对于扭曲过大的图像,效果不好 
        double a[]={  0, -1,  0, -1,  5, -1, 0, -1,  0  };//拉普拉斯滤波核的数据 
        CvMat kernel = cvMat(3,3,CV_64FC1,a);//拉普拉斯滤波核 
        cvFilter2D(xformed_proc,xformed_proc,&kernel);//滤波 
        cvShowImage(IMG_MOSAIC_PROC,xformed_proc);//显示处理后的拼接图*/  

} 

右图经变换后的结果如下图:

右图Img2变换后
右图Img2变换后

简易拼接结果如下图:

简易拼接结果
简易拼接结果

使用第二种方法时,重合区域融合之前如下图:

重叠区域融合之前
重叠区域融合之前

加权平均融合之后如下图:

重叠区域加权平均融合之后
重叠区域加权平均融合之后

用Qt做了个简单的界面,如下:

Qt小程序界面
Qt小程序界面

实验环境与相关资源

还有很多不足,经常有黑边无法去除,望大家多多指正。


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创建日期 2013-07-04
修改日期 2017-06-22
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