對景圖

對景圖作為陸地和海上物標與船舶相對位置的縮影，可以有效地幫助航海人員辨別複雜海區目標相對位置、識別航向水道和轉向目標，從而保證船舶的航行安全。

基本介紹

• 中文名：對景圖
• 外文名：front view
• 相關領域：航海方位
• 所屬類別：航海資料
• 作用：辨別複雜海區目標相對位置
• 目的：保證船舶的航行安全。

簡介

陸標定位和導航是保證船舶沿岸航行安全的主要手段之一，也是航海人員必備技能之一，而正確地識別島岸物標則是準確定位和導航的前提。對景圖作為陸地和海上物標與船舶相對位置的縮影，可以有效地幫助航海人員辨別複雜海區目標相對位置、識別航向水道和轉向目標，從而保證船舶的航行安全。

目前，許多國家的海圖和《航路指南》等航海資料中都插有對景圖，這為船舶安全航行提供了非常有利的條件，但在實際使用中也暴露出一些問題，如:對景圖的數量有限，清晰度不夠高，圖幅不夠廣，展現的細節不夠多等，而全景圖拼接技術正好可以解決這些問題。

全景圖拼接技術是將數張有重疊部分的圖像拼接成一幅大型的無縫高解析度圖像的技術，目前全景圖像已經成為計算機仿真、計算機視覺模擬、圖像處理和計算機特效以及虛擬現實研究中的熱點和關鍵技術，在地質勘測、軍事偵查、航空航天以及視頻會議等多個領域發揮著重要作用。全景視圖可提供一種在虛擬場景中互動式瀏覽的感覺，為用戶提供了極大的觀察自由度，用戶可在場景之間自由切換漫遊，使之可從不同的觀察點和方向了解環境。

對景圖製作技術現狀

當前，國內外所使用的對景圖主要通過兩種手段獲取:一是海上素描，二是現場拍照。海上素描便於組織實施，使用的器材較簡單，是製作對景圖的重要手段，目前，中版航海資料中的對景圖大多是素描圖。但素描對景圖對製圖人員繪畫功底和船舶的運動狀態要求較高，繪製花費時間長，繪製的對景圖並不清晰直觀，精度和清晰度不足。因此，國外的航海圖書資料更多採用現場拍照對景圖。現場拍照對景圖對拍攝人員和船舶運動狀態要求低，製作速度快，目標相對位置準確，圖像清晰直觀，精確度高，真實感強，可見，現場拍照對景圖是航海對景圖發展的趨勢。但目前國內外的現場拍照對景圖只是一些顯著助航標誌、建築物等的單幅照片，展現的海域不夠廣闊，不能反映整個海區的景觀全貌，且這些對景圖以出版物的形式發行，受版面限制涵蓋的範圍有限，不方便查看和調閱。因此，研究視域較大的新型電子對景圖製作技術對於船舶航行安全具有重要的實際意義。

圖像拼接原理

全景圖通常是將反映各自投影平面的相互重疊圖像映射到幾何體表面上後，再對投影圖像進行無縫拼接而成的。根據所映射的幾何體不同，全景圖可分為球面全景圖、立方體全景圖和圓柱面全景圖。球面和立方體全景圖能夠完整地反映整個視點空間，展現的信息比較全面，但在圖像合成算法和投影算法等方面難度較大，處理時間過長。柱面全景圖雖只能反映視點附近局部空間信息，但其算法相對簡單，數據採集相對容易，且柱面全景圖可直接展開成矩形圖像，查看調閱方便。由於航海上使用的對景圖只關注海面附近島嶼、助航標誌、危險物等物標信息，並不需要天空和海面信息，因此，柱面全景圖可較好地表達出海區環視環境，能夠滿足對景圖製作的基本要求，且實現起來相對容易。

電子對景圖的拼接分為圖像獲取、圖像配準和圖像融合三個步驟。

海區圖像獲取

目前，獲得圖像序列的方法有很多，考慮到經濟性和拍攝條件的限制，本文採用迴轉連續拍攝法獲取圖像素材，即:拍攝者手持相機，採用定點旋轉的拍攝方式獲取圖像數據。該方法僅需一台單眼數位照相機，方便實用。拍攝時有以下要求:

1)定焦按序列拍攝，相鄰圖像間應有重疊區域，且不宜過大或過小，過大會導致匹配特徵點過多，計算量過大，過小會導致無法進行準確的匹配，理想的重疊區域為單張圖像寬度的20% － 30%;

2)儘量縮短拍攝時間間隔，拍攝者所處的船舶航速不能太快，最好靜止，否則視點位置變化過大，會增大拼接難度，甚至出現“鬼影”現象;

3)儘量避免圖片素材中出現動態物體( 例如:航行的船舶)，以免拼接時出現“鬼影”現象;

4)如無法避免動態物體，應當縮短拍攝時間間隔，並控制動態物體在重疊區域之外;

5)圖片素材要儘量以水天線為中線，避免錯落起伏。

圖像配準

圖像配準是圖像拼接的關鍵技術，目前，圖像配準技術有很多，而基於圖像特徵的配準方法由於具有適用範圍廣，拼接效果好，計算量小等優點，得到了廣泛的套用，該方法首先在相鄰兩幅圖像提取特徵點，通過相似性度量找到匹配的特徵點對，然後匹配得到圖像空間坐標變換參數，最後進行圖像配準。其中，特徵點提取和匹配是配準技術的核心。

1 特徵點提取

船舶和拍攝位置的變化會導致輸入的海區圖像序列在視角和尺度上存在噪聲，為了克服噪聲干擾，採用SIFT 算法進行圖像序列特徵點的提取。

SIFT(尺度不變特徵變換匹配) 算法是一種基於不變數技術的特徵描述算法，可在空間域和尺度域上同時進行特徵點的計算和提取，所提取的圖像局部特徵不僅對平移、縮放、旋轉變換具有不變性，而且對視角變化、光照變化、仿射變形、加性噪聲等影響也具有較高的容忍度，能夠正確地提取尺度和視角變化較大的圖像序列中的特徵點，非常適宜海上複雜環境中所拍攝圖像的特徵點提取。

SIFT 算法可在視角、光照等條件產生變化的情況下查找圖像間的不變性特徵，並識別出圖像間的相同特徵，利用統計法對這些不變數進行分析，並從多方面進行限制與篩選，進而在選擇候選特徵點時充分根據配準的需要提取出穩定的特徵描述。

SIFT 提取特徵點一般包括以下4 個步驟:

1)構建高斯差分(DOG) 金字塔，進行尺度空間上極值檢測，確定候選特徵點;

2)對候選特徵點進行進一步檢驗，通過曲線擬合去除低對比度的特徵點和不穩定的邊緣特徵點，精確定位關鍵點;

3)利用關鍵點鄰域像素的梯度方向分布特性確定各關鍵點的方向參數;

4)用128 維的向量(包括位置、尺度、方向等信息)表示每個特徵點，生成用於圖像特徵點匹配的圖像特徵點描述符。

2 特徵點匹配

提取特徵點之後，可通過計算相鄰兩幅圖片之間特徵點的歐氏距離進行特徵點匹配。具體過程是:在待配準的圖像上選取一個點，從參考圖像中選取與該點歐氏距離最近的前兩個特徵點，然後計算出其歐氏距離的比值，若該比值小於設定的匹配度閾值，則認為匹配成功。

3 圖像配準

運用SIFT 算法可以獲取2 幅圖像的粗匹配點對，抽取粗匹配點對經過齊次坐標變換，可得到變換矩陣的公式。但由於SIFT 算法並不能實現精確匹配，粗匹配點對中存在誤匹配點對，在誤匹配的情況下得到的變換矩陣往往不穩定。因此，為了提高圖像配準的精度，本文利用容錯能力很強的RANSAC 算法進行檢錯，剔除誤配點對，通過反覆疊代對圖像變換矩陣進行求解與精煉。

圖像融合

根據相鄰圖像間的變換矩陣，可以對相應圖像進行變換以確定圖像間的重疊區域，從而實現圖像的拼接。但由於相鄰圖像在亮度和色差上有差異，並且普通數位相機拍攝的海區照片邊緣往往存在失真現象，導致了全景圖中相鄰兩幅圖像間會出現很明顯的邊界，影響拼接圖像的質量，因此，必須對拼接後的圖像進行融合，使相鄰圖像重疊區域過渡得更加自然、平滑。目前，解決這一問題的方法有直接平均法、加權平均法、中值濾波法、基於塔形分解的圖像融合方法和多解析度樣條技術融合法等，採用加權平均法進行圖像融合。

總結

提出了一種基於圖像拼接技術的電子對景圖製作方法。通過採用實景場景拍攝和全景拼接技術將航行海區的陸標以全景圖的形式展現出來，真實感強，相較傳統的對景圖，具備視角多樣，視域廣闊，圖像逼真，細節細膩，數據量小等優點，可為航海人員帶來全方位的真實感受。電子對景圖製作技術對硬體要求低，開發周期短，開發成本低，推廣使用簡單，經濟性非常好。