一种改进算法实现岩心图像无缝拼接

朱望 沈疆海

摘要：岩心分析在地质岩心研究中具有重要作用，是科技人员了解地下信息的重要依据。利用岩心扫描仪将岩心高精度扫描下来得到的岩心图像，是研究人员进行岩性分析的重要材料。但是扫描摄像头视域有限，只能采取分段扫描再拼接的方法来构成一幅完整的岩心图像。为了满足这一需求，本文利用SURF实现了图像特征点的快速匹配，利用FLANN+Knnmatch近邻值算法降低了拼接对图像重叠率的要求，利用RHO算法提升拼接成功率，最后利用渐入渐出加权平均法融合拼接缝，完成岩心图像的无缝拼接。相对于传统算法，本算法拼接速度快、对图像质量要求更低、拼接成功率高，并能完美融合拼接缝，达到很好的实用效果。

关键词：岩心图像拼接;SURF;无缝拼接;图像融合

中图分类号：TP311     文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）26-0105-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

An Improved Algorithm for Seamless Stitching of Core Images

ZHU Wang， SHEN Jiang-hai

（School of Computer Science， Yangtze University， Jingzhou 434023， China）

Abstract： Core analysis plays an important role in geological core research， and is an important basis for scientific and technological personnel to understand underground information. The core image obtained by high-precision core scanning by core scanner is an important material for the researchers to conduct lithology analysis. But the visual threshold of the scanning camera is limited， so the method of segmented scanning and splicing can only be used to form a complete core image. In order to achieve this demand， In this paper， surf is used to realize the fast matching of image feature points， FLANN + knmatch algorithm is used to reduce the requirement of image overlap rate， Rho algorithm is used to improve the success rate of stitching， and finally the gradual in gradual out weighted average method is used to fuse the stitching seam to complete the seamless stitching of core image. Compared with the traditional algorithm， this algorithm has the advantages of fast stitching speed， lower image quality requirements， high stitching success rate， perfect fusion of stitching seams， and good practical effect.

Key words： core image stitching; SURF; seamless stitching; image fusion

1 研究背景介绍

在地质岩心研究中，对岩心图像进行分析是了解地下信息的重要途径。高分辨率岩心图像主要通过岩心扫描仪扫描得到。开始扫描时，摄像头下方的两个水平滚动轴沿同一方向缓慢自传，带动滚动轴上的圆柱状岩心转动，同时上方摄像头对岩心进行持续性扫描。因为摄像头视域问题，每对一个视域内的岩心完成圆周扫描，摄像头就会水平滑动至下一个视域，继续进行一个圆周扫描，如此往复，直至扫描完整段岩心。扫描结束后，电脑获得的是一张张不连续的岩心图像，为了支撑研究人员对地质岩心进行宏观分析，需要将不连续的图像拼接成整幅完整的岩心图像。为了解决这个问题，岩心图像拼接是一项必要工作。

目前对于岩心图像拼接算法的研究都已经取得了相对理想的效果。Zhang Xiao等利用改进的ORB算法提取特征点，采用多分辨率融合算法对图像进行平滑拼接[2]。Liu Yue等将图像按频率进行分解，分别融合各个频率上的带通图像，再反变换还原出融合结果，实现岩心图像无缝拼接[3]。Liang Tao等利用改进的Harris角点算法对岩心图像进行检测，为每个角点生成特征描述，最后使用马氏距离进行加权平均和特征匹配[4]。Wu Xiaohong等利用SIFT算法来提取岩心图像的特征点，采用欧氏距离进行特征匹配，自动配准高清岩心图像[5]。但是由于岩心图像的尺寸较大、分辨率较高的原因，以上算法在拼接速度、成功率與实用性上无法兼得。为此，本文利用改进的SURF算法进行图像配准，渐入渐出加权平均法实现拼接缝融合，本算法在保证拼接速度的同时，极大地提升了拼接成功率，针对岩心扫描及时拼接有很好的实用性。