用具有特殊象征意义或丰富内涵的小图片拼接成与模板图像逼近的大图片，在广告制作、艺术设计、文化宣传等方面有着广泛的应用价值。
　　为实现这一目的，提供了一套半自动拼图的方法，其中包括小图片到模板图的匹配优化模型、对匹配欠佳图片的夺间变换修正模型以及一系歹改善视觉效果的优化处理技巧。对2008年北京奥运会的若干标志图形的实验证明，这套方法可以较好地实现拼图效果，可为广告设计、文艺宣传等提供别具一格的素材。关键词拼图图像匹配空间中图法分类号：．74文献标识码：文毒编号：1006．8961(2009)11—2316·06”，—”，—2(，210009)”(。，210018)，．．，．2008，．，引言2004年美伊战争期间，一张由数百个在伊挖克战争中阵亡的美军将士照片拼成的布什总统头像在全球范同内引起了极大的反响。在这张远看是布什总统头像近看却是数百个阵亡将士照片的拼图中，其视觉效果来自于各个阵亡将士小照片与布什总统大照片子区域在颜色上的相似性。在这类问题中，因所涉及的小图片多达数百张，单凭人眼的观察要实现小图片与待拼模板的最优匹配是困难的。为此，本文探讨了一套自动实现这类拼网的方法，并将其集成搭建了一个软件。系统主要包括拼图用的数据源(模板图和小图片库)和寻求最优匹配的方法。目前主要实现了奥运题材的拼图，小图片库由花类图片组成。收稿日期：2008—04．17；改回日期：2008．09，23第一作者简介：胡轶(1987一)，男。浙江大学生物医学工程硕士研究生。主要研究方向为嵌入式系统设计。-：一2005．第11期胡轶等：基于模板和小图片的拼图方法探究2拼图方法2．1图片匹配优化模型模板图片通常很大，可以容纳成千上万张小图片。
　　将待拼模板图划分成个子块，每个子块正好用一张小图片覆盖，因此需要幅小图片去拼。小图片库一般很大，如库中小图片数目大于，拼图中可不允许小图片有重复。从数学上看，这是一个优化问题，目标是从小图片库中为模板图片的每一个子块选择与其最匹配的小图片。因此，该问题需要一个目标函数来衡量模板小图片和小图片库中图片的匹配程度。对于一般的彩色图片，由于小图片较小，可以认为影响二者匹配程度的主要因素是颜色上的相似性。这里采用图片三通道分量的强度来衡量。由于三通道的地位相等，可以建立。，。，。
　　3个子目标函数来衡量两幅图片每个分量的匹配程度，再建立目标函数来综合这3个分量，这里采用式(1)来衡量：=,宣传；+：+；(1)对于每个子目标函数的衡量，可以采用多种方式，比如仅考虑对于在该通道上整个图片像素的平均强度。但如果仅考虑平均强度，会造成这个通道的强度在整个图片上的分布与模板图片的分布差异较大(在后面的实验结果中会看到这样匹配的效果非常差)。这里采用将图片进一步细分为小块，综合各个小块在该通道上的强度信息来衡量匹配效果。以将小图片分为4块为例(如图1所示)，设每块在通道上的平均强度为“，：；，；，”重新组合后得到下面4个新特征信息：省=+24-3+舢(2)衡量图片在通道上的平均强度；龙2=4-2—3—4(3)衡量图片在通道上上下部分的强度差；茗3=—2+3一．4(4)衡量图片在通道上左右部分的强度差；菇4=—2一七3+“(5)衡量图片在通道上对角线方向的强度差；然后采用线性加权的欧氏距离来综合各个小块的匹配效果，子目标函数用下式衡量：厂1—一一(％一％)2(6)』21式中，。，：，．代表相应特征信息的权值，面“，：：，面"面。；表示图片库中小图片在通道上相应的特征信息。七2缸图1小图片分块示意图．1同时，对于这个优化问题，需要加上另一个约束条件。这个约束条件是考虑到小图片的重复问题。由于分块后的模板图有可能在某个区域内出现很多图像特征相同的小块，可是基于式(1)对同一子块求得热血传奇的最佳匹配图片仅有一幅，这样就会在这个区域内全由这一幅图片去填充替代(在后面的实验结果证明整体视觉效果很差)。同时，如果规定完全不允许重复，就会导致先匹配的部分效果很好，而后匹配的部分效果较差。综合考虑上面两种因素，采取了一个折中的方案，即有限制性地重复。
　　该方案是，对图片库中小图片的选取加一个约束条件：以该小图片的中心为圆心做圆，相同的小图片不能出现在圆内(如图2所示)，即要求相同的小图片间的距离大于阈值，即五一声。(7)式中，卢表示小图片的坐标，声。表示与该小图片相邻最近的相同小图片的坐标，一声。表示两幅图片之间的距离，为阈值。这样，图片匹配的优化模型如下：：=；+：+；(8)．：声一卢。(9)图2限制性重复示意图．2中国图象图形学报第14卷2．2小图片修正模型如果利用上面图片匹配方法得到的最佳小图片仍与模板子块有较大差距，说明确实没有与模板子块十分接近的图片，为了不影响整体的效果，这里采取图片修正的方法对小图片进行适当的处理使二者的匹配程度提高。由前面的分析可以知道，影响图片匹配的主要因素是图片颜色上的相似性，但是直接对图片的颜色信息进行修正会造成图片的失真严重。所以选择影响图片匹配的次要因素亮度来对匹配欠佳的图片进行修正。上面的匹配方法是基于颜色空间做的，颜色空间的各个分量之间存在着相关性，即对于大多数像素来说，如果通道值很大，那么它的通道值往往也很大。这意味着如果想一致地改变一个颜色外观的话，也必然改变所有的颜色通道，使颜色的更改过程变得复杂。因此，这里采用更符合视觉的模型(表示色调，表示亮度，表示饱和度)，其中和包含重要的彩色信息旧1。在对匹配效果不佳的图片进行修正时，只在亮度分量上进行修正，并保持色彩信息分量和不变。这样既对小图片进行了一定的调整，达到更好的视觉效果，又减小了小图片的失真。参照文献[3的变换传奇文章算法并对其进行改进，将小图片和模板图片变换到域，然后利用式(10)进行修正：，；7=，兰(10)式中，表示第『个像素的原始亮度分量；，；表示第歹个像素修正后的亮度分量；村表示模板子块各个像素的亮度分量平均值；，。表示小图片各个像素的亮度分量平均值。2．3拼图模式每张模板图都有自己的特点，如果对所有的图片采用同一种拼图方法往往不太合理，应该为不同类型的图片选用不同的拼图模式，恰当地为每张图片选择最佳的拼图方法。拼图模式有许多种，在此仅对模板图片的背景问题进行探讨。
　　模板图片的背景对拼图的效果有很大的影响。奥运五环图片(图3)是背景为纯色的图片，它的背景是全白的。当用前面的方法用花类小图片去拼时，背景部分始终由颜色较浅的花代替，但是从远处看就是灰灰的一片(图3)。而真正的拼图目标是前景—五环标志，对白色的背景拼图反而影响了整个拼图的质量，所以对于这类背景为纯色的模板图片，应只对前景进行拼图而背景仍予保留。
　　对背景不为纯色，较为复杂的模板图片，行之有效的拼图方法是将图片的前景和背景区分开，在拼图时使前景的优先级高于背景。同时在图片匹配模型中，采用贪婪法寻找局部最优解，为每个模板子块寻找最佳匹配的小图片，而有关重复问题的限制条件的加入使得先匹配子块的优先级要高于后匹配子块。所以，对于前景和背景优先级的问题，较好的解决办法是先对前景拼图再对背景拼图。可是用算法来区分前景和背景是比较繁琐的。在这里采用手工确定中心点并围绕中心点圆周拼图的办法来解决这个问题。首先在模板图片中人为地确定某一点为感兴趣中心，显然这一点应为前景的中心；然后围绕这个中心圆周(先中间后边缘)对其他图片进行匹配。这样前景部分的优先级就体现出来了。图3奥运热血传奇五环原图和未采用拼图模式的五环拼图．3第11期胡轶等：基于模板和小图片的拼图方法探究3实验与分析3．1实验步骤3．1．1小图片预处理在拼图源数据中，模板图是基准图，其大小应保持在拼图前后不发生变化，因此为适应模板图的尺寸，往往需要对小图片进行裁剪；同时，模板图片细节信息也往往需要用较小的小图片拼接才能达到更好的逼近效果。因此，涉及对小图片的预处理，其中主要的操作是小图片的缩小。为了减少小图片缩小过程中的失真，先对图像进行滤波将其高频分量滤除，然后再用线性插值的方法进行处理。同时考虑到小图片的尺寸已经很小且对其图片质量要求不是很高，故用加平均窗的方法进行处理"1。3．1．2选择拼图模式对模板图片进行分析，选择合适的拼图模式。3．1．3选择最佳匹配图片拼图根据建立的图片匹配优化模型为每个模板子块选择最佳匹配小图片。3．1．4小图片修正根据小图片修正模型为尚未达到匹配要求的图片进行修正。3．1．5小图片连接处柔和化由于小图片与小图片之间的亮度常不能完全吻合，拼接处亮度的差别会造成明显的边界效应。这相当于为拼图引入了一个很强的高频分量，对拼图的效果产生一定的影响。这里采用混色的方法来处理。以小图片的连接线为中心，向两侧取一个邻域，在这个邻域内让连接处两侧的颜色相混，降低高频分量，使两侧的亮度过渡平稳，从而弱化亮度差。3．2实验结果与讨论3．2．1解决小图片重复算法的有效性由图4解决小图片重复算法的有效性可以看出，图4完全允许重该网游此点好的复，它的匹配效果很好，但是大量的图片重复整体效果不太好；图4完全不允许重复，它的中间匹配效果不错，但是四周的效果不太好，造成这种现象的原因是同类型的小图片个数是有限的；图4采用限制性重复，它的效果与前两幅比起来有较大提高，验证了该算法的有效性。图4解决小图片重复算法的有效性．43．2．2拼图顺序算法的有效性为了说明拼图顺序算法的有效性，在图5的两幅图片的拼图过程中均不允许小图片的重复。
　　图5的拼图顺序是以右下角为起始点，从下向上从右向左顺序拼图，效果显然是下方的效果较好，而图片的前景在左上角，可以看出其前景拼图效果不是很好。而图5采用的是围绕中心点网周拼图，把中心点设为左上角前景的中心。观察红色会徽图形内的白色部分，图5中的前景匹配效果明显比图5好，验证了该算法的有效性。图5不同拼图顺序对比．53．2．3图片匹配算法的有效性图6仅根据平均亮度进行匹配，图6采用小图片匹配模型去进行匹配。显然图6的匹2320中国图象图形学报第14卷图6图片匹配算法的有效性．6配效果与图6相比差很多，验证了该网游先锋算法的有效性。3．2．4小图片修正模型和边界效应柔和化算法的有效性为了说明小图片修正模型是有效的，图7将采用修正模型和未采用修正模型的图片进行对比。图7是未经过修正的图片，图7是对小图片修正后的图片。通过图7和图7可以很直观地看出，对小图片修正后的大图片比未经过修正的图片更接近于模板图片，在整体效果上有所提高。图8通过对图片的细节放大说明了边界效应柔和化算法的有效性。图8为经过处理的细节放大，图8为未经过处理的细节放大。图8和图8对比发现图片连接处的亮度差得到了弱化，图片的边界效应被明显地消除了，图片看起来更加柔和自然。图7小图片修正模型的有效性．7图8边界效应柔和化算法的有效性．8第1期胡轶等：基于模板和小图片的拼图方法探究232图9同时采用了小图片修正模型和边界效应柔和化算法，与图7对比可以看出这两种算法在改善图片的视觉效果上是十分有效的。图9小图片修正算法和边界柔和化算法均使用．93．2．5采用拼图模式算法的有效性在算法上，图10与图6相比仅增加了背景为纯色的拼图模式算法。但是在视觉效果上图10比图6有了较大的提高，可见采用拼图模式对改善拼图效果有很大帮助。
　　图采用背景为纯色的拼图模式算法．10以上各幅拼图，是在小图片库拥有3623幅花类小图片，并且各种颜色图片均匀的条件下拼得的。4结论对于这种新颖的拼图模式，探讨了一套半自动拼图方法，实现了2008年北京奥运会的若干标志图形，通过这一实验，证明该方法能很好地实现拼图效果。在这套算法的基础上可以搭建一个软件，以迅速地产生这类图片，便捷地为广告设计、文艺宣传等提供别具一格的素材。。

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