基于载物台运动信息的显微图像拼接算法研究

Abstract

传统非实时图像拼接方法易因局部图像失配导致全局拼接中断。此外,显微图像具有大量相似的微观结构,存在特征检测耗时长、误匹配率高等问题。为此,提出一种基于载物台运动信息的显微图像预测拼接算法。通过控制电动载物台XY轴移动距离来决定相邻图像间重叠区域大小,在图像的重叠区域采用加速稳健特征算法检测特征点。利用图像间前后位置关系预测待匹配特征点的范围,在预测范围内筛选出最小欧氏距离的待匹配点。最后通过匹配特征点对的斜率粗筛选匹配点对,随机抽样一致性算法进行精匹配并计算单应性矩阵配准图像完成拼接,使用改进的加权平均算法融合拼接图像。实验结果表明:与暴力匹配和快速最近邻搜索算法相比,所提算法匹配率提高7.95%~26.52%,有效提高配准精度。同时,当图像分辨率为1600×1200时,多图拼接速率为2 frame·s-1,其效果优于AutoStitch软件拼接效果。