图像拼接是计算机视觉等领域的重要研究课题之一,该技术被广泛应用于遥感图像、医学影像、虚拟现实等领域。SPHP图像拼接算法是投影变换与相似变换在空间域上的结合。它能如投影变换一样提供良好的配准精度,同时如相似变换一样保持单个图像的视角不变性。本文改进SPHP图像拼接算法存在的一些不足。主要创新成果如下:(1)改进其中的RANSAC算法。SPHP图像拼接算法在半投影变换区域运用鲁棒的RANSAC筛选粗匹配点对,由于RANSAC算法未知迭代次数,为了得到良好的配准结果一般需要付出较大计算代价;如果数据集中存在大量错误数据,也会影响提纯精度。针对上述问题,在得到粗特征点对时进行预处理,运用双向匹配筛选掉明显错误的匹配点对。改进后,实验验证了输入到RANSAC算法中的匹配点对显著减少,质量提高,提取到的匹配点对精度明显提升,运算速度小幅提高。(2)基于特征点对的自适应亮度算法。参与拼接的两张图像可能受到光照强度的影响,亮度存在差异,导致使用SPHP图像拼接算法时出现过渡不自然。针对这类图像,将其转化到HSV色彩空间,对特征点对加权计算以采集色彩属性值,进而计算得到调节权值,用以调节图像亮度。改进后,参与拼接的两张图像较好地调节到了同一亮度,拼接图像过渡自然。(3)改进其中的融合方法。SPHP图像拼接算法融合时经常产生“鬼影”,导致图像清晰度受损。其出现原因大致有两点,一是图像变换后特征点对无法完美重合,二是重合区域内容存在差异。针对“鬼影”现象,引入泊松融合方法,首先用掩膜mask取出无“鬼影”重合区域,结合SPHP原结果构造系数矩阵与约束方程,求解得到改进后图像。改进后,“鬼影”区域图像失真被还原,清晰度显著提升。本文对新算法进行了仿真实验验证。实验表明,本文提出的改进的SPHP图像拼接算法相比于原算法,拼接质量显著提高。