基于SIFT特征的全景图像拼接

主要分为以下几个步骤：

(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

(3) 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：

                 

(2) 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：

(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：

(3) 图像融合

这里有两种拼接方法：

① 简易拼接方法的过程是：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 另一种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d1，d2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：

，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，可笼子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：

简易拼接结果如下图：

使用第二种方法时，重合区域融合之前如下图：

加权平均融合之后如下图：

用Qt做了个简单的界面，如下：

还有很多不足，经常有黑边无法去除，望大家多多指正。

源码下载：基于SIFT特征的全景图像拼接，Qt工程：http://download.csdn.net/detail/masikkk/5702681