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《電視技術雜志》2014年第十一期

1本文結構思路

本文對一系列有較大曝光差異和動態場景的原始圖像進行拼接融合獲得一幅高質量的全景圖。其基本思路如圖1所示，首先根據所有原始圖像序列重疊部分計算出每一張圖片的顏色糾正系數來補償矯正每一幅原始圖像，然后通過動態規劃算法來尋找優縫合線，最后通過簡單的線性融合算法來平滑顏色的過渡并隱藏可見的縫隙。通過實驗驗證，該算法能夠很好地解決圖像曝光差異和動態場景的鬼影效應，如圖3所示。

2顏色糾正

2．1物體成像假設拍攝相同的景物區域時手機曝光值相同，則每個圖片中相同的景物會有相同的亮度和色度。但是通常隨著視角和燈光的變化，手機曝光度會自動調整，則同樣的景物在不同的照片中可能產生不同的亮度和色度。由于場景中的物體存在Lambertian表面［4］，物體的Lamber-tian表面的輻射度與取景器獲得每個像素的色值滿足。

2．2簡單線性顏色糾正上述分析都是基于RGB顏色空間，而手機設備獲取的每一張圖片都是YCbCr格式的，由于YCbCr與RGB有一定的線性關系。可以通過圖像重疊部分存在的這種線性關系來對YCbCr的圖像亮度和色度進行線性矯正。該顏色糾正算法只考慮到相鄰的兩幅圖片的顏色矯正，沒有考慮整體待拼接序列之間的整體性，導致顏色平滑過渡不自然和像素點飽和，如圖4所示。

2．3本文顏色糾正本文是通過構造一個全局優化函數來計算出每一張原始圖像的糾正系數，使每幅圖像的糾正系數變化盡可能小，這樣可以避免累積錯誤，使圖像整體看上去更自然流暢。為了使顏色糾正更具有魯棒性，利用重疊部分的亮度均值和色度均值來計算，不需要精確的像素匹配，避免了像素飽和。由于手機獲取的每一張原始圖片都是YCbCr空間，所以該算法在YCbCr顏色空間進行顏色矯正。用戶沿著某個方向移動手機可以捕獲到一系列待拼接的圖像。

3搜索最佳縫合線和線性融合

搜索最優縫隙通過計算重疊部分的差異最小部分，構造出一個縫合路徑。由于尋找一條縫合線是把兩幅圖像的重疊區域劃分為兩部分，一部分只來自于一幅圖像，這樣就能很容易地避免運動物體。例如Efros利用動態規劃搜索一條最優的縫合線提高了的手機全景圖的質量。然后通過式(17)簡單線性融合，得到最終的全景圖。

4小結

手機終端迅速發展，但是由于手機自身資源的有限性，需要快速有效的拼接算法來彌補手機終端的局限性。對上述存在較大曝光差異和動態場景的圖像序列在PC機C++環境下進行了顏色糾正、動態規劃尋找最佳縫合線，簡單線性融合，最終生成了全景圖(圖3)，與圖2相比可以得出本文提出的顏色糾正算法能夠很好地均衡曝光差異，消除拼接痕跡。與Ha提出的顏色糾正算法(圖4)相比，本文算法能夠避免像素飽和，而且生成的全景圖顏色自然流暢。實驗結果驗證了本文提出的顏色糾正算法的有效性和針對性，而且也能實現動態拼接。

作者：王寶珠趙新躍單位：河北工業大學信息工程學院