基于SR-SURF的岩石显微图像拼接.pdf
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1、基于 SR-SURF 的岩石显微图像拼接姜丽萍1,熊淑华1,员旭拓1,何海波2,滕奇志11(四川大学电子信息学院,成都610065)2(成都西图科技有限公司,成都610024)通信作者:熊淑华,E-mail:摘要:岩石显微图像拼接是对岩石分析和研究的关键环节,由于岩石显微图像数量多(成百上千张)内容丰富并且包含大量相似易混淆区域,导致拼接速率和配准准确率低,并且多幅图像拼接时会产生误差累积导致拼接错位,针对此问题提出了一种 SR-SURF(similarregion-SURF)的岩石显微图像拼接方法.首先选用哈希指纹快速提取相似区域(similarregion),然后在此区域检测特征点;之后利
2、用改进的 RANSAC(randomsampleconsensus)算法剔除错误匹配点;再然后选用最佳模板匹配纠正错误配准图像;最后引入最小二乘法消除单应性矩阵相乘产生的累计误差;实验结果显示本文的算法消除了多幅图像拼接产生的累计误差,解决了拼接错位问题,提高了拼接速率和配准准确率,具有较高的实用价值,推动了岩石薄片的数字化存储进程.关键词:SURF;哈希指纹;匹配优化;RANSAC;最佳模板匹配;最小二乘法引用格式:姜丽萍,熊淑华,员旭拓,何海波,滕奇志.基于 SR-SURF 的岩石显微图像拼接.计算机系统应用,2023,32(11):302307.http:/www.c-s- Micros
3、copic Image Stitching Based on SR-SURFJIANGLi-Ping1,XIONGShu-Hua1,YUANXu-Tuo1,HEHai-Bo2,TENGQi-Zhi11(CollegeofElectronicsandInformationEngineering,SichuanUniversity,Chengdu610065,China)2(ChengduXituTechnologyCo.Ltd.,Chengdu610024,China)Abstract:Rockmicroscopicimagestitchingisakeypartofrockanalysisan
4、dresearch.Therockmicroscopicimagesarelargeinnumber(hundredsofimages)andrichincontentandcontainmanysimilarandconfusingareas,whichresultinlowstitchingefficiencyandlowalignmentaccuracy.Inaddition,thestitchingofmultipleimageswillresultinerroraccumulationandmisalignment.Forthisproblem,asimilarregion-SURF
5、(SR-SURF)methodforrockmicroscopicimagestitchingisproposed.Firstly,similarregionsarequicklyextractedbyusinghashfingerprints.Secondly,featurepointsaredetectedinthisregion.Thentheimprovedrandomsampleconsensus(RANSAC)algorithmisusedtoeliminatethewrongmatchingpoints.Themisalignedimageiscorrectedbythebest
6、matchingtemplate.Finally,theleastsquaresmethodisintroducedtoeliminatethecumulativeerrorcausedbythecumulativemultiplicationofhomographymatrices.Theexperimentalresultsshowthatthealgorithmproposedinthisstudyeliminatesthecumulativeerrorcausedbymultipleimagestitchingandsolvestheproblemofstitchingmisalign
7、ment,whichimprovesthestitchingspeedandalignmentaccuracy.Ithashighpracticalvalueandpromotesthedigitalstorageprocessofrockslices.Key words:speededuprobustfeatures(SURF);hashfingerprint;matchingoptimization;randomsampleconsensus(RANSAC);besttemplatematch;leastsquaremethod计算机系统应用ISSN1003-3254,CODENCSAOB
8、NE-mail:ComputerSystems&Applications,2023,32(11):302307doi:10.15888/ki.csa.009287http:/www.c-s-中国科学院软件研究所版权所有.Tel:+86-10-62661041基金项目:国家自然科学基金(62071315)收稿时间:2023-04-21;修改时间:2023-05-17;采用时间:2023-05-25;csa 在线出版时间:2023-08-29CNKI 网络首发时间:2023-08-30302研究开发ResearchandDevelopment目前地质科研人员主要根据岩石薄片显微图像1对岩石的岩性2
9、进行判断,但在利用显微镜对岩石薄片进行成像的过程中,视野大小和物镜倍数成反比,利用显微镜只能观察到岩石图像的微小区域,不利于研究人员对岩石整体性能的探究.所以将多张单视域的岩石显微图像拼接成一张全幅面的岩石显微图像尤为重要,能够帮助研究人员从更宏观的角度对整张薄片进行研究和保存,极大地推进了标本薄片的数字化进程3.特征提取是图像拼接的关键组成部分,从 1977 年至今一系列特征点提取算法相继被提出,例如 1977 年著名的 Moravec 角点检测算法4问世,之后尺度不变特征变换(scaleinvariantfeaturetransform,SIFT)5和加速稳健特征(speededuprob
10、ustfeatures,SURF)6被提出,但是 SIFT 算法在提取特征点时速度慢并且鲁棒性差,在构建线性空间时丢失了大量的图像细节7,陈敏等8对 SIFT 和 SURF 特征提取算法进行了对比,发现针对待匹配图像之间旋转变形不大的情况,SURF算法的配准准确度更高,所以针对图像之间旋转角度不大的图像,通常采用 SURF 算法进行特征点的提取.图像拼接技术研究多见于无人机影像9和遥感图像领域10.曹南等11利用 SURF 算法进行遥感影像配准,并利用 GPU 对 SURF 算法进行优化,实现准确匹配并且提高了匹配速度.张二磊等12将改进的 SURF算法应用到遥感图像的配准中,在原描述算子中加
11、入特征点色彩信息,提高了配准的准确性和稳定性.王森等13利用 SURF 算法对现场概貌进行配准,通过随机抽样一致(randomsampleconsensus,RANSAC)算法筛选出正确匹配点,提高配准准确率,获取到完整的现场概貌图.徐全飞等14利用 SURF 算法和矩阵乘法完成超大规模的遥感全景图像拼接,在宏观视野图像中应用良好,不适用于精度级别高的显微图像,柴政等15改进 SURF 算法对显微图像进行拼接,拼接效果较好,但是当拼接图像数量较多时,会产生累计误差,使得拼接错位.利用 SURF 算法进行岩石显微图像的全幅面图像拼接时,由于大部分岩石图像内容丰富并且包含大量的相似易混淆区域,使得
12、错误匹配点较多,拼接不准确,并且有些薄片的边缘图像内容稀疏,使用此方式无法完成全幅面图像的配准.针对此问题提出基于 SR-SURF算法的岩石显微图像拼接方法,利用此方法在进行全幅面图像的拼接时,拼接准确率高,耗时较短,能解决多幅图像拼接时产生的错位现象,在工程中能得到较好的拼接结果.1岩石显微图像采集通过分析显微镜的特性得出先验知识:岩石显微图像的拼接方法与显微镜采集图像的方式有密切的关系,显微镜载物台的移动方式决定了采集顺序,在岩石薄片全幅面显微图像采集过程中,载物台的移动路径为 S 形路径,如图 1 所示,从岩石薄片的起点运动到岩石薄片的终点,载物台的移动方向只存在水平方向和垂直方向,并且
13、得到的每幅图像存在空间上的重叠,由此得出拼接路径.图 1扫描方式在采集过程中,理想情况下相邻岩石显微图像之间只存在水平方向或者垂直方向偏移.但在实际采集过程中,由于相机和载物台之间不可能绝对平行,当载物台移动时显微镜采集的每幅图像都会产生 x 和 y 方向的偏移,如图 2 所示,其中 d 表示显微镜载物台水平方向的移动距离,h 表示显微镜载物台垂直方向的移动距离.载物台 x相机yyxydx位置 a位置 a载物台 xy位置 b位置 b载物台水平移动载物台垂直移动 相机与载物台之间的夹角d 表示水平方向的移动h 表示垂直方向的移动dyhxhy载物台 x图 2载物台与相机坐标系2023年第32卷第1
14、1期http:/www.c-s-计 算 机 系 统 应 用ResearchandDevelopment研究开发303地质科研人员需要在高倍镜下观察岩石图像,显微镜载物台在移动过程中,由于电机齿轮转动等原因会产生机械误差,相邻视域的位移量并不固定值,存在偏差.x载物台 方向移动时:D(dy,vx)x 的距离偏差会在邻域内,可定义为式(1):D(dx,vx)=x|dxvx x dx+vx(1)D(dy,vy)y 的距离偏差会在邻域内,可定义为式(2):D(dy,vy)=y|dyvy y (5)其中,为误差阈值.WhWv最后利用和替换错误匹配图像的匹配关系.2.4 最小二乘法消除累计误差由于单应性矩
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