基于二倍体显性机制的透视变换矩阵参数优化
2020年信息技术与网络安全第3期
方树，陈贤富
（中国科学技术大学 微电子学院，安徽 合肥 230027)
摘要： 图像拼接的基础是将所有待拼接的图像转换到同一平面上，而透视变换矩阵描述的就是一个平面到另一个平面的投影变换，反映了图像坐标点之间的一一对应关系。但当透视变换矩阵中参数精度较低时会导致图像拼接效果不佳，拼接过程中会出现公共区域无法对接、有鬼影等现象。提出了一种基于二倍体显性机制的DNA遗传算法(AO方法)的矩阵参数优化方案，AO方法在优化效率上能以较快的速度和较高的精度搜索到问题的全局最优解，从而提高透视变换矩阵参数的精度。实验结果显示，所提出的方法能够较好地优化矩阵参数，符合期望目标。
中图分类号：TP301
文献标识码：A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.03.008
引用格式：方树，陈贤富.基于二倍体显性机制的透视变换矩阵参数优化［J］.信息技术与网络安全，2020,39（3）：40-43，55.
Parameter optimization of perspective transformation matrix based on diploid dominant mechanism
Fang Shu，Chen Xianfu
（Institute of Microelectronics,University of Science and Technology of China,Hefei 230027, China）
Abstract： The basis of image stitching is to transform all the images to be stitched to the same plane,and the perspective transformation matrix describes the projection transformation from one plane to another.However,when the accuracy of the parameters in the perspective transformation matrix is low,the image stitching effect will be poor,and in the image stitching process,the common areas will not be docked and ghosts will appear.This paper proposes a matrix parameter optimization scheme of the DNA genetic algorithm (AO method) based on the diploid dominant mechanism.The AO method can search the global optimum of the problem at a faster speed and higher accuracy in the optimization efficiency.The experimental results show that the method adopted in this paper can better optimize the matrix parameters and meet the expected goals.
Key words : perspective transformation matrix;genetic algorithm;diploid dominant mechanism;parameter optimization
0 引言
随着科学技术的飞速发展，人们对全景图像在不同场合应用涌现出新的要求：安防监控、无人机技术、VR技术等，图像拼接技术也得到越来越广泛的运用。而图像拼接技术的重中之重在于图像的配准。图像配准是对图像的重叠区域进行对齐的过程，首先是图像特征点检测，其次是完成特征点的匹配，再根据匹配点对的集合计算出透视变换矩阵的各个参数，最后通过透视变换矩阵完成图像中的坐标变换。其中变换矩阵参数的精度很大程度上影响了图像配准效果。
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作者信息：
方树，陈贤富
（中国科学技术大学 微电子学院，安徽 合肥 230027)
