图像拼接论文
无人机图像拼接算法的研究及实现
无人机图像拼接算法的研究及实现随着近年来无人机技术的飞速发展，无人机图像拼接技术也得到了广泛的应用。
该技术可以将无人机拍摄得到的相邻区域的图像进行拼接，生成高分辨率的全景图像，提供了一种高效的地图制作和空中监测的手段。
本文将从无人机图像拼接的原理入手，分析其算法的研究，介绍常见的图像拼接算法以及其应用场景，并在最后给出一个无人机图像拼接的实现实例。
一、无人机图像拼接原理无人机的航拍图像拼接是借助现代数字图像处理技术来实现的。
该技术需要处理大量的数据，并结合图像的特征进行定位，将相邻图像进行拼接，生成全景图像。
以下是无人机图像拼接的原理图：如图所示，相机通过对地面连续拍摄，得到多幅重叠区域较多的图像。
在无人机图像拼接中，首先需要对相机进行标定，得到相机的内外参数。
然后，根据每张拍摄的图像的特征，例如SIFT特征，计算出每幅图像的特征点。
接着，通过匹配不同图像之间的特征点，建立不同图像之间的关系。
最后，运用优化算法对关系进行优化，完成图像拼接，生成全景图像。
二、无人机图像拼接的算法研究目前，无人机图像拼接的算法主要有以下几种：1. 基于特征点匹配的无人机图像拼接算法这种算法主要的思路是在多副图像上提取一些稀有的、具有代表性的特征点。
然后根据特征点的相似程度进行匹配，得到匹配点对。
匹配点对的质量好坏非常重要，其正确率和准确度直接决定了拼接后的图像质量。
这种算法的核心是对特征点的提取和匹配两个部分的处理。
由于SIFT, SURF和ORB等算子在特征提取和匹配上有着良好的效果，因此应用广泛。
2. 基于区域分割的无人机图像拼接算法该算法主要是先将输入的拍摄图像进行区域分割，将该图像分为多个区域，然后根据区域之间的相似度，通过一系列的变换操作，将这些不同区域的图像配准后合并起来生成全景图像。
这种算法具有很好的兼容性和可扩展性，能够处理不同场景和不同光照下的图像拼接。
但是该算法也存在着一些缺陷，例如耗费计算时间比较长而导致对计算机处理性能的要求比较高。
基于光栅的快速精确图像拼接
ｈ ｓｈ ｇ ｓ ｉ ｓ ｅ ｄ， ｈ ｉ ｆｔ ｍａ ｅ ｍｏ ａｃ ｉ ａ ｏ ｔ１ ． ａ ｉ ｈ ｍｏ ａ ｃ ｐ ｅ ｔ ｅ ｔｍｅ ｏ ＷＯ ｉ ｇ ｓ ｉ ｓ ｂ ｕ ０ ｍｓ Ｋｅ ｒ ｓ ｍａ ｅ ｍ ｏ ａ ｃ ｒ ｔｎ ；ｓ ｌ ｃ ｌ ｒ ｔｏ ｙ ｗｏ ｄ ：ｉ ｇ ｓ ｉ ；ｇ ａ ｉ ｇ ｅｆ ａ ｉ ａ ｉ ｎ — ｂ
Ｈａ ｂｎＩ ｓ ｔｔ ｏ ｅｈ ｏｏ ｙ，Ｈａ ｂｎ １ ０ ０ ，Ｃ ｉａ ｒｉ ｎ ｔ ｕｅ ｆ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｉ ｒｉ ５ ０ １ ｈｎ ）
Ａｂ ｔａ ｔ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｍｐ ｏ ｅｔ ｅｓ ｅ ｄ ａ ｄ ｐ ｅ ｉｉ ｎｏ ｍａ ｅ ｍｏ ａｃｆ ｒＩ ｖｓｏ ｎ ｐ ｃｉｎ，ａ ｆ ｓ ｓｒ ｃ ：Ｉ ｒ ｅ ｏ ｉ ｒ ｖ ｈ ｐ ｅ ｎ ｒ ｃｓｏ ｆｉ ｇ ｓ ｉ ｏ Ｃ ｉｉｎ ｉｓ ｅ ｔ ｏ ａ ｔ
Ｐ Ｂ板 、ｃ芯 片及 其掩 模板 等进 行 自动 视觉 检 测 Ｃ Ｉ
பைடு நூலகம்
ｌ 引 — 口
文 章 编 号 １ ０ — ２ Ｘ ２ ０ ） ２０ ４ — ５ ０ ４９ ４ （ ０ ６ ０ — ２ ２０
基 于 光栅 的快 速 精 确 图像 拼 接
陈世哲， 胡涛， 刘国栋， 谢凯， 刘炳国， 浦昭邦
（ 哈尔滨工业大学 自动化测试与控制系， 黑龙江 哈尔滨 １００ ） ５０１
摘 要： 丁提高 Ｉ 为 Ｃ芯片视觉检测 中图像拼接 的速 度和精度 ， 出一种基 于精 密光栅运动系统的快速精确 图像拼接技 术。 提
提出 自标定技 术解决 了传 统标 定受标准件加工尺寸精度和 光强影响 的问题 ， 提高 了标 定的准确 度并 降低 了成本 。在准
确 标 定 基础 上 ， 立 了基 于 光 栅 精 确 定 位 的拼 接 模 型 。 实验 表 明 ， 方 法 拼 接 精 度 高 ， 接 平 均 误 差 在 ０ ４ ｍ 以 内 ， 建 该 拼 ． ２
图像拼接算法研究
图像拼接算法研究引言图像拼接是一项在计算机视觉领域中被广泛研究和应用的技术。
它的目的是将多张部分重叠的图像融合成一张完整的图像，从而实现对大尺寸场景或广角视野的展示。
随着数字摄影技术的发展和智能手机的普及，图像拼接技术也逐渐受到了更多的关注和需求。
一、图像拼接的基本原理图像拼接的基本原理是通过将多张图像进行对齐、配准和融合等处理，最终合成一张完整的图像。
一个典型的图像拼接过程包括以下几个步骤：1. 特征提取和匹配在图像拼接之前，首先需要对图像进行特征提取，通常使用SIFT、SURF等算法来检测图像中的关键点和描述子。
然后，通过比较不同图像中的特征点，利用匹配算法找出相对应的特征点对。
2. 图像对齐和配准根据匹配得到的特征点对，可以利用几何变换来对图像进行对齐和配准。
最常用的变换包括平移、旋转、缩放和透视变换等。
通过变换参数的优化，可以使得多张图像在对应的特征点处重叠得更好。
3. 图像融合在完成对齐和配准后，下一步就是将图像进行融合。
常用的融合方法包括加权平均法、多分辨率融合法和无缝克隆法等。
这些方法在保持图像平滑过渡和消除拼接痕迹方面都有一定的优势和适用场景。
二、图像拼接算法的发展与研究现状随着数字图像处理和计算机视觉技术的不断发展，图像拼接算法也得到了长足的发展和改进。
早期的图像拼接算法主要依赖于几何变换和像素级别的处理，但是随着深度学习和神经网络的兴起，基于特征的图像拼接方法逐渐成为主流。
1. 传统方法传统的图像拼接方法主要基于光流估计、图像配准和基础几何变换等技术。
例如，基于RANSAC算法的特征点匹配和单应性矩阵估计，可以实现对图像进行准确的拼接和质量控制。
然而，这些方法在处理拼接边缘和重叠区域的细节时往往存在一定的问题。
2. 基于特征的方法基于特征的图像拼接方法主要利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型进行特征提取和匹配。
这些方法通过学习局部特征表示和上下文关系，可以进一步提高拼接图像的质量和鲁棒性。
基于深度学习的全景图像拼接技术研究
基于深度学习的全景图像拼接技术研究随着科技的飞速发展，相机成为了我们日常生活中最为普遍的物品之一，拍摄照片也已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
而全景图像拼接技术就是在这样一个背景下逐渐走入人们的视野。
它利用图像处理技术，将多张不同角度或位置的图片拼接到一起，生成一个完整的全景图像。
本文将探讨基于深度学习的全景图像拼接技术，从理论到实践，从优点到缺点剖析这一技术。
一、基本原理全景图像拼接技术是将多张图片进行拼接，形成一个整体，使其具有一定的连续性和逼真度。
全景图像拼接技术的基本原理是利用摄像机捕捉连续的局部图像，然后将这些图像进行拼接。
在全景拼接中，最常用的方法是通过计算机程序将多幅图像进行配准，然后通过图像拼接技术将这些图像无缝拼接实现全景效果。
二、基于深度学习的全景图像拼接技术研究现状近年来，随着深度学习技术的不断发展，其在图像处理方面也得到了广泛的应用。
基于深度学习的全景图像拼接技术，尤其是卷积神经网络和生成对抗网络等技术的应用，大大提高了全景图像拼接的效果和速度。
在基于深度学习的全景图像拼接技术研究方面，不管是视角的拼接还是场景的拼接，都有很多成果。
例如，有一种名为DeepImageMeld的方法，它利用全景模板和深度图像将多张图片进行配准和拼接，从而产生了一些令人惊叹的结果。
同样，Swirski等人所提出的方法也可以将多张图片配准在一起，并在拼接过程中考虑到了姿态和光照的变化，从而实现更好的拼接效果和更完整的场景。
除了这些方法之外，还有一些其他的方法，如图像融合和全景运动重建等方法，都可以在一定程度上提高全景图像拼接效果。
三、基于深度学习的全景图像拼接技术的优点基于深度学习的全景图像拼接技术有很多优点。
首先，这种技术可以大幅提高全景图像拼接的效果和速度。
其次，这种技术能够自动进行图像配准、调整和拼接，减少了大量人工干预。
此外，基于深度学习的全景图像拼接技术在应对图像下采样和噪声等问题时也有所优势。
拼贴手法在平面设计中的应用表现论文
拼贴手法在平面设计中的应用表现论文拼贴手法是一种常见的平面设计技术，经常出现在海报、书籍封面、广告等设计作品中。
它以将不同的图片和文字裁剪、拼合到一起的方式，创造出视觉丰富、有趣、有节奏的设计效果，从而引起观众的注意。
本文从拼贴手法的定义、历史、特点等方面出发，探讨其在平面设计中的应用表现。
一、拼贴手法的定义和历史拼贴手法是以母版为基础，把多个不同的元素进行剪裁、拼接、重组，合成一幅整体的图片或画面的手法。
它可以使用多种媒介素材，例如图像、文字、贴图、图标等，能表现丰富的意象。
拼贴手法在20世纪初期之前一直是一种类似贴画的艺术形式，随着摄影技术的发展，它逐渐被引入到平面设计中，成为一种受到广泛应用的设计手法。
二、拼贴手法的特点1. 强烈的视觉冲击力：拼贴手法多采用不同形态的图像设计元素，并将它们融合在一起，创造出奇异的画面效果，从而强烈地吸引观众的视线。
2. 丰富多彩的表现形式：拼贴手法可以应用于多种不同的平面设计领域，如海报、广告、logo设计等，同时可以与其他平面设计手法进行巧妙地结合，创造出丰富多彩的表现形式。
3. 创造出戏剧性的视觉效果：拼贴手法更像是一种视觉的故事讲述。
设计师可以通过将不同元素组合在一起，营造出画面中的情境和情感，呈现出强烈的视觉冲击力和戏剧性的效果，进而引起观众的情感共鸣。
三、拼贴手法在平面设计中的应用表现1. 海报设计：拼贴手法在海报设计中的应用十分广泛。
通过拼贴多张图片和文字，让画面中的主题更加鲜明和突出。
例如，一个海报上可以组合几张有有代表性的图片，以表达出一个有力的视觉表现或者传达一个特定的信息。
2. 书籍封面设计：拼贴手法也经常出现在书籍封面上，其目的是为了吸引读者的眼球。
拼贴手法可以将书籍的主题用图片和文字进行组合，呈现出一个有力的视觉效果，达到增强读者购买欲望的效果。
3. 广告设计：拼贴手法在广告设计中也得到了广泛的应用。
设计师可以通过拼贴不同的图片、文字以及比喻性的图像来抓住人们的眼球，从而吸引人们的兴趣和视线。
浅谈基于matlab的图像拼接技术在医学图像处理中的应用_李娟
JOURNAL OF JINING MEDIC AL UNIVERSIT Y V o l132No.62009#方法#技术#浅谈基于matlab的图像拼接技术在医学图像处理中的应用李娟张宝昌孙娟(济宁医学院现代教育技术中心,山东日照276826)摘要医学拼接在医学影像研究中有着广泛的应用。
利用图片对器官整体研究时,需要将具有重叠区域的多源信道所采集到的关于同一器官的图像进行图像配准、图像融合等图像拼接技术处理,生成一副关于器官的立体影像图。
本文讨论了医学图像处理中图像拼接的几种基本算法。
每种图像拼接算法在图像处理中都有各自不同的处理效果,各有优、缺点。
在实际使用中,根据不同的情况采用不同的拼接算法,以达到更好的效果。
关键词医学成像;图像匹配;图像拼接;图像配准;图像融合中图分类号:T P391文献标志码:A文章编号:1000-9760(2009)12-0433-04Analysis of image stitching technology in medical image processingLI J uan,ZH A N G Bao-chang,S UN J uan(Center o f M odern Educational T echnolog y,Jining M edical U niv ersity,Rizhao276826,China)Abstract:Medical images in medical research have a wide range of a pplications.It is needed to have overlap-ping regions of multi-source channel of the collected images on the same organs,im age registration,image fusion processing and other image-splicing tec hniques to produce a three-dimensional image of the organ,when we use pictures to c omplete a comprehensive study of the organ.This artic le discusses several ba sic algorithm of image m osaic in m edical image proc essing.Each image mosaic algorithm and image proc essing have different treatment, eac h with its own advantages and disadvantages.I n practice,ac cording to the different circum stances of different splicing algorithm,in order to achieve better results.Key words:Medical imaging;Imaging matc hing;Image mosaic在医学影像学方面,大幅度的全景图像能帮助医生对病灶及其周围部位的情况进行全面、直观地观察[1];然而显微图像的放大倍数与视野范围一直是不能兼得的。
医学影像中图像拼接算法研究及应用
医学影像中图像拼接算法研究及应用医学影像学是医学领域中一个重要的分支。
通过影像学，可以让医生看到人体内部的各种结构和病变情况，从而辅助医生做出正确的诊断和治疗方案。
在医学影像学中，图像拼接算法是一个重要的技术。
本文将对医学影像中图像拼接算法进行研究并探讨其应用。
一、图像拼接算法概述图像拼接算法是指将多个图像拼接成一个大图的过程。
在医学影像学中，我们需要将多个照片组合起来形成一个更大的图像，以获取更多的信息。
比如，一个医生需要查看一位患者的肺部 X光片，但是单张 X 光片无法提供足够的信息。
在这种情况下，医生需要将多张 X 光片组合起来，形成一个更大的图像，以便于观察病变情况。
在图像拼接算法中，有许多不同的方法，比如基于特征点匹配的方法、基于全景相机的方法等。
这些算法的原理不尽相同，但基本思路都是通过将多个图像进行重叠、配准，最终得到一个完整的图像。
在医学影像中，由于影像本身质量已经很高，因此图像拼接算法主要考虑匹配精度和速度。
在保证匹配精度的基础上，加快算法速度是至关重要的。
二、医学影像中图像拼接算法应用图像拼接算法在医学影像中有着广泛的应用。
下面列举几个典型例子：1. CT/MRI 三维成像：在 CT/MRI 检查中，由于扫描的限制，通常只能得到患者某一部位的截面图像。
利用图像拼接算法，可以将这些截面图像拼接成一个三维图像，进一步帮助医生观察病变情况，并制定更为准确的治疗方案。
2. 医学图像拼接：医学图像拼接是将多张医学影像拼接成一幅更大的图像，以获得更全面、更精确的信息。
比如，在组成灰度图像的过程中，通过图像拼接可以有效地减少噪声和影像缺陷，提高影像质量。
3. 远程会诊：利用图像拼接技术，医生们可以方便地进行远程会诊。
在原始数据的互联网传输过程中，医生们可以利用拼接技术对这些数据进行重组和按需修改，以便于进行病人的会诊。
三、医学影像中图像拼接算法研究医学影像中图像拼接算法的研究主要集中在两个方面。
图像拼接毕业设计图像拼接技术研究
[3] B.Zitova,J.Flusser.Image registration methods:a survey [J].Image and Vision
Computing,2003, 21(11):977-1000.
[4] R.Szeliski.Image Alignment and stitching: A Tutorial[R].Preliminary
The main content of the design isthatit can splice severalimagesinto a panoramicimagethroughmatching feature points. Themainprocesses areas follows:firstly, theimage that will be spliced is pretreated so as to eliminate noise and other interferencefactors. Atthe same time, image feature points are extracted by using the Harris corner detection algorithm.Secondly, theblock matching method is used to match imagepoints, thenoverlappingarea equal length methodis usedto eliminate falsematching. Finally, the weighted average method is used to realize image fusion and complete panorama imagemosaic. Theexperimentalshows that this method gets satisfactory results and achieves the panoramic image seamless splicing.
图像拼接算法及实现.
图像拼接算法及实现论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要：图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。
图像拼接在摄影测量学、视觉、遥感图像处理、图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。
一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。
本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。
在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。
首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。
然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。
最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。
本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。
Abstract：Image mosaic is a technology that carries on thespatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。
文献检索论文(全景图像拼接技术)综述
社会科学文献信息检索实习作业学号 01047108 姓名王佳研一、题目：全景图像拼接技术二、数据库简要概述1）中国学术期刊网络出版总库数据库英文名称：China Academic Journal Network Publishing Database（简称CAJD）简介：中国学术期刊网络出版总库是世界上最大的连续动态更新的国学术期刊全文数据库,是“十一五”国家重大网络出版工程的子项目，是《国家“十一五”时期文化发展规划纲要》中国家“知识资源数据库”出版工程的重要组成部分。
出版内容：以学术、技术、政策指导、高等科普及教育类期刊为主，内容覆盖自然科学、工程技术、农业、哲学、医学、人文社会科学等各个领域。
截至2011年6月，收录国内学术期刊 7700多种，包括创刊至今出版的学术期刊4600余种，全文文献总量 3200 多万篇。
资源特色：核心期刊收录率96%；特色期刊（如农业、中医药等）收录率100%；独家或唯一授权期刊共2000余种，约占我国学术期刊总量的30%。
专辑专题：产品分为十大专辑：基础科学、工程科技Ⅰ、工程科技Ⅱ、农业科技、医药卫生科技、哲学与人文科学、社会科学Ⅰ、社会科学Ⅱ、信息科技、经济与管理科学。
十大专辑下分为168个专题。
收录年限：自1915年至今出版的期刊，部分期刊回溯至创刊。
产品形式：WEB版（网上包库）、镜像站版、光盘版、流量计费。
出版时间：1、日出版：中心网站版、网络镜像版，每个工作日出版，法定节假日除外。
2、月出版：网络镜像版、光盘版，每月10日出版。
出版单位：中国学术期刊（光盘版）电子杂志社著作权声明三、检索词全景图像柱面全景图像拼接算法技术四、检索过程概述首先进入中国知网的页面，点击“中国学术期刊网络出版总库”，选择标准检索，运用的检索式是：主题，全景图像，共446条左右的记录。
再次运用检索式是：主题（全景图像and拼接算法），得到了54条结果，检索式是：（全景图像and 应用）and 发展，得到16条结果，检索式（全景图像and 拼接技术），得到19条结果，选择了相关度最高的十篇文献下载下来，结束检索。
拓片技术的分类及应用论文
拓片技术的分类及应用论文拓片技术是一种常用的图像处理技术，可以将一幅图像拆分成多个小块，再对这些小块进行处理，最后将处理后的小块拼接在一起完成对整幅图像的处理。
拓片技术的分类主要有静态拓片和动态拓片两种。
静态拓片即对静态图像进行处理。
首先将原始图像分成一定数量的小块，然后对每个小块进行处理，最后将处理后的小块合并得到新的图像。
动态拓片则是对视频或连续图像序列进行处理。
在这种情况下，需要考虑图像中的时间因素。
首先，将连续图像序列分为多帧，然后对每一帧进行处理，再将处理后的每一帧拼接在一起生成输出视频或连续图像序列。
拓片技术主要的应用领域包括图像融合、图像超分辨率重建、视频编码、图像压缩和图像复原等。
在图像融合中，拓片技术可以用来将两个或多个图像融合在一起。
通过将输入图像分成小块，然后对每个小块分别进行融合处理，可以得到更好的融合效果。
在图像超分辨率重建中，拓片技术可以通过将低分辨率图像分成小块，然后对每个小块进行重建处理，最后将重建后的小块合并成高分辨率图像。
这种方法可以提高图像的细节和清晰度。
在视频编码中，拓片技术可以用来对视频进行压缩。
将视频分成多个小块，然后对每个小块进行处理，最后将处理后的小块拼接在一起可有效提高压缩效率。
在图像压缩中，拓片技术可以使图像具有更高的压缩比。
通过对图像进行拓片分割和处理，可以减小图像的尺寸，从而实现更高效的图像压缩。
在图像复原中，拓片技术可以通过对图像的拓片进行处理，恢复原始图像的细节和信息。
通过对图像进行分割和处理，可以减小噪声和失真，提高图像的质量和清晰度。
在应用拓片技术的论文中，可以详细介绍拓片技术的原理和方法，给出具体的实验结果和分析，并结合具体的应用场景进行讨论。
同时，还可以对比拓片技术和其他图像处理方法的优缺点，指出拓片技术的优势和潜在的改进空间。
此外，还可以对拓片技术在不同领域中的具体应用进行研究和分析，以及拓片技术在未来的发展方向进行展望。
基于卷积神经网络的高效图像拼接算法研究
基于卷积神经网络的高效图像拼接算法研究介绍图像拼接是计算机视觉领域的重要任务之一，它在多个方面都能得到应用，如全景照片、拍摄多个视角的场景、场景还原等。
在这篇文章中，我们将从基于卷积神经网络的角度探讨高效图像拼接算法研究。
1. 图像拼接概述图像拼接技术主要是利用多张图片的共同区域来完成合成一张大的图像，主要包括以下步骤：图像对齐、混合区域计算和过渡区域处理。
其中，图像对齐是图像拼接的基础步骤，也是最重要的一步。
其他过程的成功与否很大程度上取决于图像对齐的精度和有效性。
然而，当拼接的图像数量增多时，传统的图像对齐方法需要大量的时间和计算资源，且精度难以保证。
2. 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是机器学习领域中深度学习的一种重要模型之一，它的主要作用是抽取图像特征。
CNN 在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都取得了重要的成果，并且也被广泛应用于计算机视觉中。
其中，卷积层、池化层和全连接层是 CNN 中最重要的三种层次。
3. 基于 CNN 的图像对齐算法近年来，利用深度学习和卷积神经网络进行图像对齐的研究也得到了很大的发展。
其中，基于CNN 的图像对齐算法享有较好的图像对齐效果和较高的计算效率。
作为一种端到端的方法，CNN 算法能够自动完成图像的配准与对齐。
基于 CNN 的图像对齐算法主要分为两类：基于双流网络的方法和基于单流网络的方法。
其中，基于双流网络的方法是将两个待拼接的图像一起输入网络，分别对应两个流，然后通过一些连接层进行联合训练和特征提取，最后得到两张图像的对应关系。
而基于单流网络的方法则是将两张待拼接的图像分别输入网络，由网络自动学习两张图像的关系，并输出变换矩阵，从而实现图像对齐。
4. 基于 CNN 的图像拼接算法针对传统图像拼接算法内存占用大、速度慢的问题，近年来，各种基于 CNN 的图像拼接算法被提出。
一些方法利用网格化映射的方法，来缩小图像分辨率，然后将每个子网格映射到整个图像上，最终通过深度学习的方式进行分类和线性回归来得到最终的拼接结果。
基于大视差图像中目标物体的拼接
基于大视差图像中目标物体的拼接赵阳阳【摘要】近年来，随着计算机技术和多媒体技术的快速发展，全景拼接技术的应用也越来越广泛。
而针对于大视差图像中目标物体的拼接技术应用和研究有一定的局限性。
大视差图像中目标物体的拼接，指一系列纵向或横向连续垂直拍摄的二维图像中，目标物体与背景视差较大，在拼接时只关注目标物体的拼接而非整幅图像，一般应用于航拍建筑物体的拼接或高度测量。
为了获得目标物体较好的拼接效果，采用等距拍摄，以及利用视差图与特征点匹配集平行线选取技术，获取目标物体本身的特征点匹配集，进而完成目标物体的横向或纵向拼接。
实验结果表明，该方法能够提高大视差图像中目标物体的拼接效果，并能有效满足大视差图像中目标物体的拼接。
%In recent years, with the rapid development of computer technology and multimedia technology, the panorama stitching techniques ’ appli-cations are increasingly used. But for splicing technology applications and research on the target object in a large parallax images have some limitations. Stitching the target object of large parallax images, referring to a series of two-dimensional image verticallyor laterally continuous vertical shooting, the target object and background have larger parallax, when splicing images only focus the target object rather than the entire image, generally applied to aerial architectural objects stitching or height measurement. In order to obtain a better target object mosaic effect, uses isometric shooting, and takes the use of the disparity map and feature points matching set of parallel lines select technology, gets the target object itself feature point matching set, andthen completes the horizontal or vertical mosaic of the target object. Experimental results show that this method can improve the mosaic effect large parallax image of the target object, and can effec-tively meet the stitching large parallax image of the target object.【期刊名称】《现代计算机（普及版）》【年(卷),期】2015(000)011【总页数】5页(P42-45,56)【关键词】大视差;图像拼接;目标物体;横向拼接;纵向拼接【作者】赵阳阳【作者单位】四川大学计算机学院，成都 610065【正文语种】中文近年来，随着计算机技术和多媒体技术的快速发展，图像拼接技术在现实生活中的应用越来越广泛。
一种基于时域和频域特征的图像拼接方法
大连理工大学硕士学位论文视频图像中与在全景图中有相同的分辨率。
但它也有缺点，当图像间有较大视差，尤其是在所拍摄的场景规则性较差的时候，将不能完成拼接；由于该方法属于序列式拼接（ｓｅｑｕｅｎ糊ｍｏｓａｉｃｓ）法，每幅图像都以前一幅作为参考帧，这样拼接的误差会积累下去，这在摄像机做水平运动时尤为明显。
为弥补这一不足Ｐｅｌｅｇ本人和Ａ．Ｚｏｍｅｔ等人在２０００年提出了对这一方法的改进【３２删。
此处，把每一窄条的左边界作为参考线，当某一窄条的右边界与下一个窄条的左边界形状不符时，将当前窄条右边界的曲线变形来保持与下一窄条左边界的吻合。
在这篇文献中，作者将每一窄条的参考线移到了窄条的垂直中线处，这样，窄条分成了两部分，利用当前窄条的右半部分与下一窄条的左半部分来计算两个窄条间的竖直位移ｄ，然后将这两部分通过变换映射到两个矩形上，这两个矩形的竖直方向位移即为ｄ。
这一处理可以消除误差积累带来的影响，得到直线效果的全景图。
效果如图所示。
由于误差积累，上图中景物的真实性遭到破坏，下图是经过矫正的图像。
图３．４上圈：文献【３４】中的方法得到的全景图下图：经过［３６】的方法矫正的全景图ｆｉｇｕｒｅ３．４Ｔｏｐ：ｐａｎｏｒａｍａｕｓｉｎｇｍｅｔｌｌｏｄｆｒｏｍ［３４】ＢｏＲｏｍ：３．４ｒｅｃｔｉｆｉｅｄｐａｎｏｒａｍａｕｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｆｒｏｍ【３６】１９９９９，Ｍ．Ｋｏｕｒｏｇｉ乖ｌＴ．Ｋｕｒａｔ等人提出了一种由粗到精的视频图像的拼接方法网。
主要步骤如下：１．粗略估计每一像素点的大致运动方向，作者称之为伪运动矢量；２．利用像素间的亮度匹配，由伪运动矢量计算相邻图像间的运动矢量；３．利用运动矢量估计两幅图像间的变换参数；大连理工大学硕士学位论文５实验结果图５．１为两幅原始图像。
图５．２为两幅图像的Ｆｏｕｒｉｅｒ谱图像，从图５．２可以看到两幅原始图像间的平移已经消除。
图５．３为Ｆｏｕｒｉｅｒ谱在极坐标下的图像，直角坐标系下的旋转角转化成极坐标下的平移。
基于双目相机的图像拼接
块中，以它的中心作为采样点，最终得到一个 8×8 的矩阵，
即一个 64 维的向量。
(4)对这个向量进行归一化
di
=
( ) di'−µ
σ
，使得均值为
0
，标
( ) 准差为 1
。其中，
µ
=
1 64
63
∑
di'
i=0
,
σ=
1 64
63
∑
i=0
di' − µ
2
。
2.3.3 特征匹配
(1)基于 Haar 小波系数的查找表 根据 Haar 小波[4]分解的欧拉距离不变性，利用 Harr 小
对极线
Pl
投影平面 Pr
对极点 el
Ol
er Or
图 1 对极几何
在图 1 中， Ol , Or 分别为左右 2 个相机的中心，P 为 三维空间中某一点， pl 为 P 点在左视图中的像点， pr 为 P 点在右视图中的像点，el , er 分别为 2 个相机中心连线与投影 平面的交点，称为对极点，直线 plel , prer 称为对极线。基本 矩阵集中了这个内在几何的精华，是对极几何的代数表示。 它是一个秩 2 的 3×3 矩阵。给定一对图像，对于一幅图像上 的某点 x，在另一幅图像中存在一条对应的对极线 l' ；在
(1)用高斯微分函数对原始图像 I 进行卷积得到图像水平
和Байду номын сангаас直方向的梯度图像 Ix 和 Iy 。
(2)在原始图像 I 的每个像素，计算梯度的外积。
(3) 使 用 一 个 标 准 方 差 更 大 的 高 斯 函 数 来 对 求 取 了 梯 度
外积的图像进行卷积，得到图像 I' 。
基于块匹配的全景图像拼接算法研究
征点。根据块匹配可以将点 1 和点 3、点 2 和点 4 进行
匹配，但是有时其他的组合也适合，就产生了误匹配。
设重叠部分的长度是 w，由图可知：
（4）
所以可以用上式来计算，通过相等关系确定结果。
比如
，它的值与 w 的值不相等，所以可以将
这个点去除，这样的计算效果比较好，匹配精度高。
3.3 图像融合
本文所要研究的问题是通过对图像进行匹配与融 合，实现同一场景的两张图片的全景拼接。首先对图 像进行采集，因采集的图片会受环境因素影响而存在 很多质量问题，若直接进行图像拼接，拼接结果会很 不理想，因此需要对图像进行相关的预处理以提高图 像的质量。利用 SAD 算法实现块匹配，利用加权平均 法对图像进行融合，最终实现全景图像无裂缝、无鬼 影的拼接。实现全景图像拼接的流程如图 1 所示。 2 图像的获取及处理
本文使用 matlab 设计了 GUI 界面显示图像拼接过程 的操作结果［10］。运行时导入文件夹，显示要拼接的两个 图像，再进行图像的灰度拼接，实现过程如图 4 所示。
（1）
（2）
（3）
图 4 图像拼接实现
图 2 待匹配简图
假设上面两幅图为待匹配图像，其中阴影部分就
是两幅图片的重叠部分，上面的五点是提取出来的特
中值滤波器的响应是基于滤波器包围的像素的灰
度值的中值，用滤波器包围的图像区域的灰度值代替
某个像素点的滤波结果。这是一个非线性滤波器。
（1）一维中值滤波器
பைடு நூலகம்
假设包围的某个点的一维数据是 ，将它们的
大小进行从小到大的排序
（1）
那么这个点进行中值滤波的结果［5］可表示为：
（2）
（2）二维中值滤波器 对图像进行中值滤波是指对图像中的任意一点 (x，y)，以该点为中心的滤波窗口设为 Sxy，再将 Sxy 中所 有的像素点进行从小到大的排序，将排序处于中间点 的值，作为该滤波的结果。 3 实验原理及结果 3.1 图像匹配 图像匹配是图像融合的关键，图像匹配的方法有 很多，现研究的图像匹配技术有基于特征点的匹配和 基于灰度的匹配［6］。其中本文利用的匹配算法是简单 的 SAD 算法。SAD 算法的一般步骤是： ⑴一个卷积核窗口，大小可以自己定义。 ⑵选取左边图像的中点，选此覆盖像素点，计算出 所覆盖的像素点的灰度值，根据图像的极限约束，算 出极限内的灰度值。 ⑶利用左边的灰度值减去右边的灰度值，再求取
无缝拼接的原理范文
无缝拼接的原理范文无缝拼接是通过将两个或多个图像合并在一起，并构建一个看起来没有明显缝隙的新图像。
这个技术常用于图像处理、计算机图形学和数字摄影中，可以用于景观照片合成、全景图像生成等。
1.图像对齐：首先，需要将要拼接的图像进行对齐。
这里有两种常用的对齐方法：特征点匹配和几何变换。
特征点匹配是通过在两个图像中找到匹配的局部特征点，然后根据这些特征点的位置关系进行对齐。
几何变换则是通过估计图像之间的几何变换关系（如平移、旋转、缩放）来对齐图像。
2. 融合：对齐后的图像需要进行融合处理，以消除明显的边缘。
最常用的融合方法是使用渐进混合法（seamless blending）。
这种方法通过计算两个图像之间的过渡区域（seam），然后在这些区域内将两个图像进行混合，以平滑过渡。
常用的渐进混合算法有线性混合和多频段混合。
线性混合是最简单的方法，它通过线性加权将两个图像进行混合。
具体来说，对于两个图像中的像素对，每个像素的混合值是两个像素值的加权和，权重根据过渡区域的位置进行插值计算。
多频段混合是一种更高级的方法，它通过在不同空间频率上对图像进行分解，然后按照不同频率成分的权重进行混合。
这种方法可以在融合过程中更好地控制细节和过渡效果，从而获得更好的结果。
3.补洞：在融合的过程中，可能会产生一些缺失的区域或空洞。
这些空洞需要进行修复，以保证无缝拼接的效果。
最常用的方法是通过图像修复算法进行补洞。
修复算法会根据周围的图像信息，通过插值或者纹理合成的方式填充空洞。
图像修复算法有很多种，常用的算法包括纹理合成、基于块的填充和基于边界保持的修复。
这些算法可以根据具体的应用场景和要求进行选择。
4.调整颜色和亮度：在融合完毕后，可能需要对整个图像进行颜色和亮度的调整，以保证各个图像之间的一致性。
这可以通过全局颜色校正、局部颜色匹配和直方图匹配等方法实现。
全局颜色校正是通过定义一个全局调整参数，对整个图像进行颜色的平衡调整。
光学图像配准与拼接技术研究
光学图像配准与拼接技术研究标题：光学图像配准与拼接技术研究：实现更精准的图像重建摘要：光学图像配准与拼接技术是一项关键的计算机视觉技术，目的是将多幅图像进行准确对齐并拼接成一幅无缝合成的全景图像。
本文旨在研究和探讨现代光学图像配准与拼接技术的原理、方法以及在实际应用中的挑战和应对策略。
通过对比现有的配准与拼接技术，并结合实例研究，我们将揭示该领域的最新发展和未来趋势，以提供更精准的图像重建技术。
一、引言光学图像配准与拼接技术是一项重要的计算机视觉技术，能够将多幅图像进行精确对齐和拼接，以重建出完整的全景图像或高分辨率图像。
这项技术在许多领域具有广泛的应用，如地理测绘、医学影像、遥感图像处理等。
然而，由于图像间存在差异、噪声、透视变换等问题，实现高质量的图像配准和拼接仍然面临许多挑战。
二、光学图像配准技术1. 特征提取与匹配在图像配准过程中，首先需要从图像中提取关键特征点，并通过特征描述子进行描述，通常使用的特征包括角点、边缘、斑点等。
提取到的特征点需要进行匹配，常见的方法有基于距离的匹配、基于相似性度量的匹配等。
2. 姿态估计与变换得到特征匹配后，接下来需要估计图像之间的姿态变换关系，包括旋转、平移、尺度等变换参数。
常用的方法有RANSAC算法、最小二乘法等。
3. 图像变换与插值获得变换参数后，需要将图像进行变换，使得它们能够准确对齐。
常用的变换包括仿射变换、透视变换等。
在变换过程中，需要进行插值操作以获取平滑的图像结果。
三、光学图像拼接技术1. 图像拼接算法根据图像配准得到的变换参数，可以将多幅图像进行融合拼接，形成全景图像或高分辨率图像。
常见的拼接算法包括基于重叠区域的像素融合、多尺度融合、泊松融合等。
2. 拼接质量评估拼接后的图像质量评估是非常重要的一步。
通过计算像素之间的差异、平滑度、边缘对齐性等指标，可以评估拼接结果的准确性和真实性，以便进一步优化拼接算法。
四、挑战与应对策略1. 图像配准的准确性由于图像采集过程中的噪声、变形和透视变换等因素，图像间存在较大的差异。
一种基于PTGui全景图拼接方案论文
一种基于PTGui的全景图拼接方案【摘要】全景也称为全景环视或三维实景。
它是以现实地理环境为依托，使用数码相机对现有场景进行多角度环视拍摄然后进行后期缝合来完成的。
【关键词】全景；数码相机；拍摄；ptgui；图像拼接一、原始照片的获取原始照片的获取是项目进行的第一步。
需要用到数码单反相机，鱼眼镜头，全景云台和三脚架。
数码单反（dslr）相机，是一种专业性的摄影工具。
相对于普通的数码相机，数码单反相机可以配备各种专业的镜头，拍摄出质量更高，细节更丰富的照片。
丰富的细节将有利于照片的后期拼接和处理。
具有超广角的鱼眼镜头在全画幅相机上水平和垂直视角都能够达到180度，利用它才可以拍出可供后期处理的图片。
全景云台是一种区别于普通相机云台的高端拍摄设备。
它具备两大功能：①可以调节相机节点在一个纵轴线上转动；②可以让相机在水平面上进行水平转动拍摄，从而达到使相机拍摄节点在三维空间中的一个固定位置进行拍摄，以保证其拍出的照片可以进行三维全景拼接。
拍摄照片时，先将三角架调整至水平。
三角架上装全景云台。
将相机竖直固定在全景云台上。
对云台进行调整，使得云台旋转时相机也围绕自身中心旋转。
根据相机镜头和所要拍摄的场景的不同选择合适的拍摄张数，一般要求相邻照片有一定的重合区域，该区域不宜过大也不宜过小，建议在25%～50%之间。
本项目中，每个场景拍摄四张照片。
拍摄前需要对相机进行必要的设置，关闭自动白平衡，手动设置白平衡，关闭镜头自动对焦，手动设置对焦。
试拍并设置合适的光圈大小和快门时间以及感光度，以使拍摄画面清晰，明亮，细节丰富。
在拍摄过程中，相机的参数不能改变，以使同一组照片色调和明暗保持一致。
由于地面三角架底部区域照片无法覆盖，因此如果地面纹理较为复杂，如为复杂几何图形或图画。
则应对地面进行补拍，以备后期处理。
如地面纹理较为简单，如为平整的沥青路面，也可以不进行补拍。
拍摄效果图如图1所示：二、全景图的拼接全景图的拼接的主要任务是将拍摄的原始图片拼接成为一张水平360度视角，垂直180度视角，长宽比为2∶1的全景图片。
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基于特征点的图像拼接算法研究指导教师：学生姓名：学号：专业：计算机技术院（系）：信息工程学院完成时间：2013年11月摘要:图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准，经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。
图像拼接的过程由图像获取，图像配准，图像合成三步骤组成。
其中图像配准是整个图像拼接的基础。
本文研究了基于特征图像配准算法。
利用基于特征Harris角点检测算法提取出初始特征点对，实现实现特征点对的精确匹配。
最后用加权平均对实现图像融合。
实验证明该算法适应性较强，在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。
同时该算法准确率高，鲁棒性强，具有较高的使用价值。
关键词：：图像拼接图像配准特征点图像合成Abstract:Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other,and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot．The image mosaic process consists of the following steps．Image acquisition,image registration,image fusion．fusion．Image registration is the important foundation of image mosaic．This article has studied a image registration algorithrm feature-based image registration algorithm．Firstly,corners are extracted using improved Harris operator to extract the initial feature point pairs.Then,the correct matching feature point pairs are used to realize the image registration．Finally,use the Weighted Average Fusion Rule to fuse the images.The experiment results indicate this algorithmhas better registration results under a variety of conditions such as different light,bigger rotation and repetitive texture.At the same time,this algorithm has good effect in image registration,high accurate rate,strong robustness，higher use value．Key words:Image mosaic Image registration Feature points Image fusion目录第一章绪论 (1)1.1图像拼接的研究意义 (1)1.2国外研究现状 (1)第二章图像拼接基本理论 (3)2.1成像基础 (3)2.1图像变换模型 (3)2.2图像拼接流程 (5)2.3图像配准算法 (6)2.4图像合成 (8)第三章基于特征的图像配准 (9)3.1基于点的特征提取 (9)3.2基于Harris角点检测算法 (9)3.3特征点匹配 (10)3.3图像融合 (11)第四章实验分析 (11)4.1实验 (11)实验结论 (12)参考文献 (14)第一章绪论1.1图像拼接的研究意义随着计算机技术的发展，计算机在各个学科领域得到了应用。
数字图像处理随之产生。
同时，图像拼接技术也得到了广泛的应用。
日常生活中，要获得视野场景图像时，必须调节相机的焦距，通过缩放镜头拍摄到的照片分辨率比较低。
研究图像拼接就是为了把图像的各个部分通过对齐一系列空间重叠的图像，不降低图像分辨率的条件下获取大视野范围的场景照片。
它可以解决由于相机等成像仪器视角和范围的限制，不能一次获得大视野图片的问题。
图像拼接技术主要是利用计算机进行自动匹配，构造一个无缝高清图像。
1.2国外研究现状图像配准和拼接在计算机诞生前就已经应用，当时人们为了获得大场景图片需要专业人员手工利用有重叠区的照片来构造拼接图。
随着科技的日新月异，这项工作渐渐被计算机所取代。
1992年，英国剑桥大学的Brown L.G[1]总结了图像拼接主要理论及在各个领域的应用。
当时他讨论图像拼接技术主要还是着眼于医学图像处理、遥感卫星处理等领域。
目前在虚拟现实、视频压缩、视频编码及图像超分辨率复原等新领域都有应用。
1996年，Szeliski R和Coughlan J提出一种2D空间八参数投影变换模型来进行图像配准，用Levenberg-Marquardt迭代非线性最小化方法搜索参数空间的办法获得变换参数。
这种方法在处理具有平移、旋转、仿射等多种变换的待拼接图像效果好，收敛速度快，因此成为图像拼接领域的经典算法。
Peleg S等人在此基础上作了进一步研究，于2000年提出了自适应图像拼接模型，根据相机的不同移动而自适应选择拼接模型。
1975年，Kuglin CD和Mines D.C提出相位相关法，此后Castro E.D和Morandi C提出了扩展相位相关法，利用傅里叶变换的性质能够实现具有旋转和平移变换的图像配准[9]。
随着快速傅里叶变换算法的提出，SrinivasaR.B和Chatterji B.N提出了基于FFT的图像配准方法，可以实现包含平移、缩放、尺度变换在内的图像配准问题。
其他还有基于图像灰度的匹配算法，基于图像特征的匹配算法等等。
目前图像配准技术已经取得了许多研究成果，但是由于图像来源的多样性，以及配准的要求不同等等因素和配准的复杂性，图像配准技术还需要进一步发展。
第二章图像拼接基本理论2.1成像基础成像包括两个过程，一是几何过程，即场景中的点投影到摄像机的过程。
二是物理过程，主要决定平面上每个像素的亮度。
图像采集需要将客观世界的3D场景投射到2D平面上，这个成像变换过程牵扯到不同坐标系的变换。
下面介绍具体所涉及的坐标系系统。
世界坐标系，即真实的现实世界坐标系XYZ系统。
(1)摄像机坐标，以观察者为中心的坐标XYZ系统，一般取摄像机的光轴为Z轴。
(2)像平面坐标，在摄像机内所形成的坐标系统，表示场景在像平面上的投影。
一般像平面与摄像机坐标系统的XY平面平行。
(3)计算机图形坐标，表示图像阵列中图像像素的位置。
例如[u,v]表示图像网格中的行数和列数，即像素坐标。
因为数字图像最终要输入计算机内存放，所以像平面坐标都要转换为计算机图像坐标。
常用的成像系统是将三维场景变换成二维灰度或彩色图像。
这种从二维到三维的变换被称为映射。
主要的映射方法有两种：透视投影和正交投影。
透视投影是最常用的而正交投影应用较少。
透视投影主要利用小孔成像原理，通过投影矩阵进行变换将3D世界坐标系转换为计算机的2D坐标。
2.1图像变换模型图像获取过程中，图像状态由摄像机的运动状态所决定。
摄像机的运动可以分为平移运动、镜头缩放、水平扫动、垂直扫动和旋转运动。
摄像机的不同运动方式对成像会产生不同效果，主要会产生梯形失真和线性调频现象。
梯形失真指的是原来场景中的平行线在图像中相交；线性调频指的是图像随着空间位置变化其空间频域随之增大或减小。
但是拍摄环境复杂多变，摄像机的运动不能用单一某种运动描述，而是几种运动的合成。
下面是几种常用图像变换模型。
1.刚体变换：如果第一幅图像中的两点之间的距离变换到第二幅图像后仍保持不变，则这样的变换称为刚体变换。
刚体变换可分解为平移、旋转和反转(镜像)。
其变换矩阵M为：在二维空间中，点（x,y）经过刚体变换到点（,）的变换公式为：其中为旋转角度，为平移量。
刚体变换具有三个自由度，理论上选择至少两对点就可确定。
2．仿射变换：如果第一幅图像中的一条直线经过变换后映射到第二幅图像上仍然为直线，并且保持平行关系，则这样的变换称为仿射变换。
仿射变换可以分解为线性(矩阵)变换和平移变换。
其变换矩阵M为：M=在二维空间中，点（x,y）经过仿射变换到点（，）的变换公式为：=+其中为实数矩阵。
仿射变换矩阵具有6个自由度，理论上选择至少3对不共线的控制点可以解出所有的参数。
3.投影变换：如果第一幅图像中的一条直线经过变换后映射到第二幅图像上仍然是直线但是平行关系没有保持，这样的变换称为投影变换。
投影变换具有更一般的形式，可以描述摄像机的平移、水平扫动、垂直扫动、旋转、镜头缩放等运动。
刚性变换和仿射变换可以看做是投影变换模型的特例。
其变换矩阵M为：M=在高维空间中，点（x,y）经过投影变换到点（,）的变换公式为：=+其中，为实数矩阵。
投影变换矩阵有8个自由度，理论上选择至少4对点来确定。
4.非线性变换：如果第一幅图像中的一条直线经过变换后映射到第二幅图像上不再是直线，这样的变换称为非线性变换。
在二维空间中，点（x,y）非线性变换到点（，）为（，）=F(x,y)。
其中F表示把第一幅图像映射到第二幅图像的任意一种函数形式。
多项式变换就是一种典型的非线性变换。
非线性变换多适用于具有全局性形变的图像配准问题。
下图给出几种变换的例子：图2.12.2图像拼接流程图像拼接过程由拼接预处理、图像配准、图像合成三步骤组成。
图2.2图像预处理是为了保证图像配准的精度对原始图像做一些折叠或坐标变换，例如直方图操作或图像平滑滤波、建立图像的匹配模板、傅里叶变换或小波变换以及提取图像特征集合等[4]。
图像配准的核心是寻找一个变换。
即找到待拼接图像中模板或特征点在参考图像中的位置，然后根据模板或图像特征之间的对应关系从而建立两幅图像的数学模型，使图像间重叠部分对准，将待拼接图像转换到参考图像的坐标系中构成完整图像。
图像合成是最后一步。
当准确计算出图像间转换参数后，需要根据参数把多张图像合成一张全景图。
此时图像配准的结果存在误差，不可能每一点都精确匹配。
图像合成的策略是要尽可能减少遗留的变形和图像之间的差异。
主要的方式有光度调整混合、确定重叠区域和消除拼缝等等。