基于SIFT特征向量的图像拼接技术研究
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究一、本文概述图像拼接技术作为计算机视觉领域的重要研究方向，旨在将多幅具有重叠区域的图像进行无缝连接，生成一幅宽视角或全景图像。
这一技术在许多领域都有着广泛的应用，如遥感图像处理、虚拟现实、全景摄影等。
近年来，随着数字图像处理技术的快速发展，基于特征点的图像拼接方法因其高效性和稳定性受到了广泛关注。
其中，尺度不变特征变换（SIFT）作为一种经典的特征提取算法，在图像拼接中发挥着重要作用。
本文旨在深入研究基于SIFT特征点的图像拼接技术，分析其基本原理、算法流程以及关键步骤，并通过实验验证其在实际应用中的效果。
文章将介绍SIFT算法的基本原理和特征提取过程，包括尺度空间的构建、关键点检测和描述子的生成等。
将详细阐述基于SIFT特征点的图像拼接流程，包括特征匹配、几何变换模型的估计、图像配准和融合等步骤。
同时，还将讨论在拼接过程中可能出现的问题和相应的解决方法。
本文将通过实验验证基于SIFT特征点的图像拼接方法的有效性。
实验中，将使用不同场景和不同类型的图像进行拼接，分析算法在不同情况下的性能表现。
还将与其他图像拼接算法进行对比，以评估SIFT算法在图像拼接中的优势和局限性。
文章将总结基于SIFT特征点的图像拼接技术的研究成果和实际应用价值，并展望未来的研究方向和发展趋势。
通过本文的研究，旨在为图像拼接技术的发展和应用提供有益的参考和借鉴。
二、SIFT算法原理尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的特征检测和描述算法。
SIFT算法的核心思想是在不同的尺度空间上查找关键点，并计算出关键点的方向，生成一种描述子，这个描述子不仅包含了关键点，也包含了其尺度、方向信息，使得特征具有尺度、旋转和亮度的不变性，对于视角变化、仿射变换和噪声也保持一定的稳定性。
SIFT算法主要包括四个步骤：尺度空间极值检测、关键点定位、关键点方向赋值和关键点描述子生成。
基于SIFT特征点的无缝图像拼接方法的研究
＝
∑口 ＝ ∑【 ， （ ， ） 一 ， （ ， ｙ ） 】 。 的最小值以迭代方法计
肺 ｌ ｙ ｌ
算 。 以 规 定 阂值 为 准 ，至 距 离 和 Ｅ 值 比 它 小 时 则 停 止 迭 代 ，此 时得 到最 终 图像 间变换 矩 阵Ｈ。
５ 图像 融合 对相应 图像进 行依 图像 间变 换矩 阵Ｈ 的变换 来确定 图像 间 的重 叠 区域 ，随后 可将待融合 图像注 册到新 的空 白图像 中 完成拼 接 图。图像缝 合线两端会 出现 明显 的明暗变换 ，这是
作 者 单位 ：重庆 ＿ ｙ － 商学校 ，重庆 《 《 《 《 《 《 上 接 第２ ３ ８ 页
４ ０ ２ ２ ８ ９
效果达 到 最好 。 由此 可知 ， 自动 计算 图像变 换矩 阵Ｈ的算 法 自然 也 要 通过 图像 间变 换矩 阵初 始值 计 算和 精 炼 。 一个 完 整 的 自动计 算 图像 间变换矩 阵Ｈ需要先计 算每 一 幅图像 中特 征 点 以及特 征 点 之 间 的匹配 ；然 后 以Ｒ Ａ Ｎ Ｓ Ａ Ｃ 鲁 棒估 计 的 方法 ，重 复采样Ｎ次来计 算 图像 间变 换矩 阵 的初始值 ；接 着 迭 代精 炼Ｈ 变 换矩 阵，进 一步通 过 引导 匹配 ，在 距 离与对 极 线小于１ ． ５ 像 素搜 索 范 围 内确 定 特征 点 的对 应 ；最 后重 复迭 代 精炼Ｈ 变 换矩 阵和 引导匹配 直至对 应 点的数 目稳定截 止 。 ４ ． １ 计 算 图像 间变 换矩 阵 的初 始 值 。为 了取得 更 为精
确 的图像 间变 换矩 阵 的初 始 值 ，计 算采 用Ｒ Ａ Ｎ Ｓ Ａ Ｃ 鲁 棒估 计 。通 过随机 采样 重复Ｎ次 ，找 出匹配误差 的最 小值 。 由此 所 得一 组与 图像 间变换 矩阵Ｈ 一 致 的数 目 最 多 的 内点，从这
基于sift特征的图像匹配算法
２１ ．特征点方向的确定
利用特征点邻域像素的的梯 度方 向分布特征 ，为每
一
个特征点指定方 向参数 ，使算子具有 尺度不变性 。
ｍｘ ）√ ＋ ｙ Ｌ 一） ＋ ， １ Ｌ ， ｌ （ ＝ ｌ） （ １） ） （Ｙ ， ， 一 ｘ ， ， ＋一 ｘ— ０ｘ ）ｏ ｎ ＯｙＯ Ｌ ， １／ （ １）三 一） ） ９ ， ＝ ２ ， －（ｙ ）（ ｘ ，一 Ｏ １） （ ） ｙ ｔ ｔ ａ ＋ ￣ －）Ｌ ＋ ，） ，
２２ ＊ 个种子 点 ，每个 种子 点８ 方 向 ，共可生 产３ 个数 个 ２
二 、算 法 实现 和 实验 结果
实验算法采用Ｖ ２ ０ 开发 。结果如下 ： Ｃ ０８ 第一 组实 验 ，上 图是 由下 图放大 而来 ，且 ±
光 照 强 度 。两 幅 图 中
的箭 头 方 向代 表 了该 像 素 点 的梯 度 方 向 ，
ＬｘＹｏ ＝Ｇ ｘＹ ） （，） （ ） （，， ） （， ，ｏ Ｉｘ ２
ＳＦ 特征匹配算法是Ｄａｉ Ｌ ｗｅ ０ ４ ＩＴ ｖｄＧ．ｏ 在２ ０ 年总结了
现有 的基于不变量特征检测技术的基 础上 ，提出的一种
基于尺度空 间的，对 图像缩放 、旋转甚至仿 射变换保持
不 变性 的 图像 局部特 征描述算 法 。ＳＦ 特征是 图像 局 ＩＴ
骤 ：１ 特征点 的检测 ；２特 征 向量 的生成 ；３特 征 向 ． 是 ． ．
量的匹配。
尺度对应 于图像 的概貌特征 ，小尺度对应于图像 的细节
特征 。选择 合适 的尺度 因子平 滑是建 立 尺度空 间 的关 键 。在这里 ，主要是建立高斯金字塔和Ｄ Ｇ（ ｉ ｅｅ ｃ Ｏ Ｄ ｆ ｒｎ ｅ
１ ． ．
基于SIFT特征的无人机航拍图像拼接
基于SIFT特征的无人机航拍图像拼接乔文治【摘要】无人机在飞行过程中由于机体的倾斜和抖动,造成航拍图像出现大的仿射变形.因此,传统的图像拼接算法很难得到好的效果.基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征的图像拼接算法,首先通过提取图像的尺度不变特征点,解决了待拼接图像间大的平移、旋转、尺度变化的干扰.然后,通过欧式距离判断得到初匹配特征点集,并利用RANSAC方法进一步精确了匹配点集,得到了准确的变换矩阵;最后,采用加权平均法的图像融合技术,得到了稳定的、鲁棒的图像拼接结果.【期刊名称】《教练机》【年(卷),期】2011(000)004【总页数】6页(P9-14)【关键词】图像拼接;航拍图像;SIFT;特征匹配【作者】乔文治【作者单位】洪都航空工业集团,江西,南昌,330024【正文语种】中文无人机(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)具有机动性强，反应灵活，价格低等特点，无论在军事还是民用上都有广泛的运用前景。
获取高分辨率、能描述场景的二维或三维图像是它的主要任务之一，但无人机遥感平台在获取图像时，因受到其飞行高度和CCD相机焦距的限制，单张航拍图像很难包含所有的目标区域，因此，图像拼接已成为无人机航拍图像处理的关键问题之一。
图像拼接（Image Mosaics）通常都是将数张有重叠部分（包括不同时间、不同视角、不同传感器）的图像拼成一副大型的无缝高分辨率图像的技术。
图像拼接的方法可分为两大类：基于空间域和基于频域。
基于频域的算法主要利用傅里叶变换将图像转换到频域进行拼接计算。
例如，Fourier-Mellin算法，相位相关法等。
这类算法速度快，但准确性较差；基于空间域的图像拼接算法是目前研究的热点。
1996年，R.Szeliski[1]将八参数投影变换模型用于图像配准，然后利用LM算法（Levenberg-Marquardt迭代非线性最小化方法）搜索参数空间获得变换参数。
基于SIFT特征的图像匹配技术研究
基于SIFT特征的图像匹配技术研究一、引言图像匹配技术作为计算机视觉领域的核心技术，具有广泛的应用前景，如拍照搜索、视觉地图构建、安防监控等领域。
图像匹配技术通过对图像的特征提取和匹配，实现不同场景下图像的匹配，为实现人工智能的目标提供了有力的支持。
SIFT特征是一种局部图像特征，由于具有特征独特、不受光线、视角等因素影响的优点，被广泛应用于图像匹配领域。
本文将从图像匹配的基本原理、SIFT特征提取及匹配算法等方面，深入研究基于SIFT特征的图像匹配技术。
二、基本原理1.图像匹配图像匹配是指在两个或多个图像中寻找相同或相似的目标。
其基本流程包括特征提取、特征匹配、求解相对姿态和目标的三维位置等步骤。
其中特征提取和匹配是图像匹配技术的核心。
在特征提取过程中，一种常见的方法是对图像进行降维处理，通过减少图像中的冗余信息，提取出与目标相关的有用信息。
在特征匹配过程中，通过对两幅图像中的特征点进行匹配，得到两幅图像中特征点间的对应关系，进而求解相对姿态和三维位置。
2.SIFT特征SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种局部图像特征，由David Lowe于1999年提出。
SIFT特征具有以下特点：（1）尺度不变性：通过高斯差分函数，实现对图像的多尺度分解，提取出具有不同尺度的特征点，并保持在不同大小的图像中也能被识别。
（2）旋转不变性：通过对每个特征点周围进行旋转不变性的描述，确保特征点描述符不受旋转角度的影响。
（3）光照不变性：通过对图像进行归一化，使特征点描述符不受光照、阴影等因素的影响。
（4）特征独特性：SIFT特征通过对图像的局部邻域进行描述，从而提取出具有独特性和区分度的特征点。
三、SIFT特征提取算法SIFT特征提取算法主要分为四个步骤，分别是关键点检测、方向分配、特征描述和特征匹配。
1.关键点检测关键点检测是SIFT算法的第一步，其目的是在图像中寻找稳定的局部特征点。
基于SIFT的全景图像拼接方法研究
基于SIFT的全景图像拼接方法研究全景图像拼接主要解决由于普通成像设备视角限制，难以拍摄到高分辨率大视场图像的问题。
本文以具有平移、旋转、尺度变换、视角变换及复杂变化的图像作为研究对象，借助经典SIFT算法的良好鲁棒性，设计了针对序列图像的SIFT 配准方法，并进行了实验验证。
实验结果表明：改进后的算法不仅能缩短拼接时间，还具有较高的正确匹配率。
标签：全景图像拼接改进意义一、基于SIFT的全景图像拼接的研究意义全景图像拼接是指把一系列拥有重叠区域的局部图像通过图像配准、图像变换和图像融合拼合成一大幅高清晰并且无明显接缝的全局图像。
其能够很好地解决成像场景的视角范围与分辨率间难以共存的问题，被广泛地应用在碎片图像合成、虚拟现实等领域[1]。
然而，用于拼接的图像间仅有一部分重叠区域，特征匹配对也只会在这个重叠区域内建立，与重叠区域外特征点匹配只会增加建立错误匹配对的可能并增加匹配时间。
针对现有的因提取整幅图像特征而导致算法计算量大、非重叠区域特征容易造成后续匹配错误和计算冗余等问题，设计了本文的算法，以求在降低匹配计算量的同时有效降低误匹配率。
二、基于SIFT的全景图像拼接算法改进由于SIFT特征性能卓越，在图像发生平移、旋转、缩放、亮度变化时能保持良好不变性，且对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性，所以通用性很强。
但SIFT特征应用于图像拼接时存在大量冗余，导致运算量大，并且在非重叠区域的特征点容易出现匹配错误[2]。
而用于提纯匹配点的RANSAC 算法是以每次随机抽取初步匹配点样本来计算模型参数，以至于会导致迭代次数偏多，带来运算量偏大大的问题。
基于以上考虑，本文设计的改进算法的执行步骤如下：1.首先将两幅拥有重叠区域的序列图像I1和I2分别提取SIFT特征点；2.在图像中I1，选取与图像I2相邻的边缘区域（文中设定边缘区域宽为200像素）内的SIFT特征点，跟图像I2中的特征点建立匹配对，然后记录在图像I2中对应点，进行直线拟合得到直线I1，这样直线I1将图像I2分成了两块区域，与图像边缘围成的区域就是初始重叠区域H1；3.用同样的方法反向匹配，在图像I1中获得对应直线I2和初始的重叠区域H2；4.最后仅在建立的初始重叠区域H1和H2中寻找匹配对，建立两幅图像的对应关系（参数变换模型）。
基于SIFT的影像匹配方法研究和实现 - 许世娇
传统影像匹配主要利用了影像的灰度信息，仅能满足辐射和几何畸变不大的影像对，适应性较差。近几年来，国内外学者对匹配算法的研究已经取得了显著的成果。SIFT算法是目前性能最好的一种特征点匹配算法，它不受图像几何变形的影响，对影像的视角差异、噪声、光照不同也有很好的鲁棒性。因此，本文对SIFT算法的基本原理、特征提取以及实现方法等做了深入的研究。
随着科技信息的进步，我们对图像信息需求的日益增加，近几年来对图像处理的研究日趋成熟。而数字图像处理技术可以为图像处理提供更加广阔的研究思想。在20世纪60年代国内外学者们首次提出了数字图像处理这一个概念，起初图像处理只能起到改善图像质量的作用。在当今社会中，对于信息的获取、处理以及应用已经成为我们生活的重要组成部分，数字图像处理在科技信息过程中的地位是无可替代的。数字图像处理慢慢的渗入到各行各业，开发出更高、更深的功能，已经取得了重大的成就。迄今为止，数字图像处理技术已经应用到通讯领域、生物工程、农业、工业生产、军事以及航空航天等领域中，并在其中扮演着越来越重要的角色，发挥着显著的作用。
基于SIFT算法在图像配准上的应用研究和实现
组网 结构 简单 ，系 统稳 定性 高， 网络适 应 能力强，在系统功能 、需求发生 重大变 好石 可 以灵 活应对 ，且该承载技术具备 良好 的扩展 能力 。在 建设初期可 以为设备 留足端 口，基于 多点对 点的接入方式确保 了监控系统具有 良好 的扩 容 性 。
３．３ Ｐ０Ｎ传输 大大节约了建设 成本
描 述 子 具 有 非 常 强 的 稳 健 性 ｓＩＦＴ特 征对 应尺 度 、旋 转 和亮度 都 具 有 不 变性 ， 因此 它 可 以 用 于 可 靠 匹配 。图像 配 准 时对 图像 进 行 变换 ，使得 变换后 的 图像 能 够 在 常见 的 坐标 系中对 齐。 配准 可 以是严 格 配准 ，也可 以是 非严格 配准 ，为 了能够 进行 图像 对 比 和 更精 细的 图像 分析 ， 图像 配准是 一 步 非常 重要 的操 作 。本文 针对
近 些年 来 ，随着 科技 的不 断 飞速 发展 ，
准方法三大类方法 。在基 于特 征的图像配准方 法 中 ，１９９９年 由 Ｌｏｗｅ提 出 并 在 ２００４年 改 进
图像拼接技术 成为计算机图像处理、计算机视 完 善 的 ＳＩＦＴ算法对 图像旋转 、 比例缩 放、光 觉等领域 的研 究热点。图像拼接在虚拟现实 、 照变化表现 出较 强的鲁棒 性，并能提 取出较多 遥感技术和军 事领域 都有很多的应用。获取到 的特征点 。
＜＜上 接 １０１页
效和无 丢帧传 输，为监控 中心数据 的完整 获取 用 于安防行业监控视频及 图形信息的传输 ，不 范 围内减 少改 造难 度， 降低工 程 造价 。基于
刨造 了 良好 的条件 。
仅 能够 加快 数据的传输速度， 同时也能够满足 ＰＯＮ 网 的传 输技 术方 案适用 新建 全新视 频 网
基于SIFT特征匹配的稳健图像拼接算法
Abstract: A im ed at the two inadequacies appeared when app lying Scale Invariant Feature Transfor m ( SIFT) to im age mosaic, they are, w rongly matching and poor point2 pair corresponding, this paper p roposed to make use of RANSAC algorithm to filter the matched point2 pairs and refering to Kanade 2 Lucas2Tomasi (KLT) tracing algorithm to modify the position of feature points, so as to get accurate transfor mation matrix . Experim ents show that this algorithm is as robust as SIFT, meanwhile, the p recision is imp roved. Key words: im age mosaic; Scale Invariant Feature Transfor m ( SIFT ) ; Random Samp le Consensus ( RANSAC ) ; ( ) Kanade 2 Lucas2Tomasi KLT algorithm
SIFT特征匹配的方法进行图像拼接虽然可以得到较丰富的
匹配的点对 ,其特征点的位置并不严格对应 ,导致单应性变换 矩阵存在误差 , 拼接后的图像存在较明显的“ 鬼影 ” 现象 , 有 时甚至出现较大的匹配误差 。 本文针对上述两点不足 ,提出运用随机取样一致性算法 (Random Samp le Consensus, RANSAC)对匹配后的点对进行筛 选 ,去除错误匹配的点对 ; 并借鉴视频追踪的 KLT ( Kanade2 [6 ] Lucas2Tomasi)算法 对匹配上的点的位置进行精确修正 , 以 保证求得精确的变换矩阵 。
基于SIFT特征的图像检索技术研究
然而，现有的基于SIFT特征的图像检索方法还存在一些挑战和问题，如特征 选择的不准确性和跨域性问题等。未来的研究可以针对这些问题展开深入探讨， 进一步提高图像检索的准确性和效率。此外，随着深度学习技术的快速发展，研 究者可以尝试将深度学习与基于SIFT特征的图像检索技术相结合，探索更有效的 图像特征表达和匹配方法。
1、图像特征提取
图像特征提取是图像检索的核心，它通过一定的算法从图像中提取出能够代 表图像内容的关键信息，如颜色、纹理、形状等。这些特征可以有效地描述图像 的内容和特征，为后续的图像比较和分析提供基础。常用的特征提取方法包括 SIFT、SURF、ORB等。
2、相似度比较
在提取出图像的特征之后，我们需要对这些特征进行比较，以确定两幅图像 的相似度。常用的相似度比较方法包括欧氏距离、余弦相似度、交叉相关等。这 些方法通过计算特征向量之间的距离或者相关系数，来评估两幅图像的相似程度。
3、检索算法
基于特征的图像检索技术中常用的检索算法包括基于内容的检索、基于神经 网络的检索和基于深度学习的检索等。其中，基于内容的检索通过比较查询图像 和库中图像的特征，找出最相似的图像；基于神经网络的检索通过训练神经网络 来学习图像特征和标签之间的关系，从而对新的图像进行分类和检索；基于深度 学习的检索通过构建深度神经网络模型，对图像进行深度特征提取和分类，从而 实现高精度的图像检索。
SIFT特征最早由David Lowe在1999年提出，具有尺度不变性、旋转不变性、 亮度不变性等优点。自提出以来，SIFT特征在计算机视觉领域得到了广泛应用， 包括目标识别、图像配准、图像检索等。在图像检索领域，SIFT特征可以有效地 表达图像的内容和特征，提高检索准确率。然而，现有的基于SIFT特征的图像检 索方法还存在一些问题，如特征选择不准确、匹配效率低等。
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究
ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ ｆ ｏ ｒ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ，ａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ， Ｕｓ ｅ ｔ ｈ ｅ Ｒ ＡＮＳ ＡＣ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｔ ｏ ｅ —
曾 瑶 喻 擎苍 袁 俊
（ 浙江理工大学信息学院， 浙江 杭州 ３ １ ０ ０ １ ８ ）
摘 要
给 出 一 种 基 于 特 征 点 的 图像 拼 接 方 法 ， 该 方 法采 用 对 于 尺 度 具 有 鲁 棒 性 的 Ｓ Ｉ Ｆ ． ｒ 算 法进 行 特 征 点 的 提 取 与 匹 配 ， 计 算 出特 征 匹 配 点后 ， 使用 Ｒ Ａ Ｎ Ｓ Ａ Ｃ算法剔除误配 ， 并计 算 出两 幅 图像 之 间 的 坐 标 变换 关 系矩 阵 Ｈ。 最终 使 用 加 权 平 滑 算 法 完 成 了 图像 的无 缝 拼 接 。 实验 证 明 ， 该 算 法有 效 提 高 了图像 拼 接 的 效 率和 准 确 性 。
● ｜ ． ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 在这一步 里面 ， 主要是建立 高 斯 金 字 塔 和 ＤＯＧ（ Ｄｉ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ
过重采样 后合成一 幅包含各个 图像序列 信息 的宽视角 场景 的 、 完整的 、 高清 的新 图像 技 术 ， 最 重 要 的 两 个 部 分 是 图 像 匹 配 和 图
图像 拼 接 是 计 算 机 视 觉 领 域 的 一 个 重 要 分 支 。 图像 拼 接 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
基于特征点匹配的图像拼接技术研究
基于特征点匹配的图像拼接技术研究近年来，随着数字图像技术的飞速发展，图像处理领域的研究也日益深入。
其中，图像拼接技术一直是一个备受关注的热门话题。
图像拼接可以将多幅图像拼接成一张更大的图像，拼接后的图像可以展示更多的内容并且视觉效果更为统一，从而增强了图像的表现力。
本文将探讨基于特征点匹配的图像拼接技术的研究。
一、图像拼接的基本原理在进行图像拼接之前，需要先获取需要拼接的图像。
另外，在进行图像拼接的过程中，需要选定某个图像作为拼接的基准图像，然后将其他的图像与该基准图像进行拼接。
图像拼接的基本原理就是通过将各个小图像匹配并拼接成一个大图像，来实现图像的放大或者拼凑的需求。
拼接过程中，需要考虑如下几个要素：1. 特征匹配：在进行图像拼接之前，需要对各个小图像之间的特征点进行匹配。
特征点包括颜色、形状、对比度等等信息。
2. 图像转换：在匹配特征点之后，需要将各个小图像进行矩阵变换，从而实现小图像和基准图像的空间匹配。
3. 拼接处理：将各个小图像拼接到基准图像上，并对其进行处理，排除几何变换带来的差异，保持整个大图像的平衡和完整性。
二、基于特征点匹配的图像拼接技术特征点指的是图像中比较明显的一些关键角点，相比于普通像素点，特征点能更加准确地代表图像的特征和结构。
因此，选取和匹配特征点是实现图像拼接的重要环节之一。
基于特征点匹配的图像拼接技术是一种比较高效和准确的图像拼接方法。
主要基于下列步骤进行：1. 特征提取：对需要拼接的图像进行特征点的提取和描述。
特征点提取算法包括SIFT，SURF，FAST等常用算法。
2. 特征匹配：利用特征点描述子进行匹配，分为粗匹配和精确匹配两个阶段。
粗匹配时使用肯定匹配匹配，接着使用RANSAC算法筛选出符合条件的匹配点，并通过最小均值误差法计算变换矩阵。
3. 图像转换：在完成特征点匹配后，根据匹配点之间的关系，计算变换矩阵，并将需要拼接的图像根据变换矩阵进行变换，使各个小图像与大图像空间位置对应。
基于SIFT特征检测的图像拼接优化算法研究
ｔ ｉ ｐ ｐ ｒａ ｏ ｔｄ ｈ ｓ ａ ｅ ｄ ｐ ｅ
ａ ｎ ｗ ｔ ｄ ｆｃ ｕ ｔｒｎ ｏ ｐ ｅ ｓ ｒ ｅ ｎ ｅ ｔ ｒ ｏｎｔ ｈｅ ｓ ｄ ＲＡＮＳ ｅ ｍｅｈｏ ｏ ｌ ｓｅ ｇ ｔ ｒ —ｃ ｅ ｎｉｇ ｆａ ｕ ｅ ｐ ｉ ｓ，ｔ ｎ ｕ ｅ ｉ ＡＣ ｌｏ ｉｈｍ ｏ ｒｆ ｉ ｅ ｔ ｒ ｏｎｔ ｃ ｕ ａｅ ａ ｇ ｒｔ ｆ ｒｐｕ ｉｙｎｇｆ ａｕ ｅ ｐ ｉ ｓａ ｃ ｒ ｔ—
ｔ ． ｉ ｎｇ
Ｋ ｅ ｗｏｒ ｙ ｄｓ： ｉ ａ ｅ ｍｏｓ ｉｓ；ｃｕｓｅ ｉ ｇ；ｂｅ ｔｓ ｕ ｅ； ｇ ｓｉｇ；ｍｕ ｔ—ｅ ｏ ｏ ｕ ｉｎ ｍ ｇ ａｃ ｌ ｔｒｎ ｓ ｕｔｒ ｈｏ ｔｎ ｌｉｒ ｓ ｈｉｎ ｆ ｓｏ
图像 拼接是将一组相互 问存在 重叠 部分 的图像序列 进行 配准融合 ， 形成一 幅包含 各序列图像信息 的宽视 角场景 的新 图 像 。通过 图像 拼接技术 ， 以扩展 图像 的分 辨率 ， 可 压缩冗 余信 息 。在虚拟现实领域 ， 接生 成的 全景图可 代替场 ： 拼 景建模 ， 进
（ ｃｏｌｆＥｅｔ ｎｃ ＆Ｉ ｏｍ ｔｎＥ ｇｎｅｉｇ Ｌ ｎｈｕＪ ｏｏｇ Ｕ ｉ ｒｔ， ａｚｏ ３ ００， ｈｎ ） Ｓｈｏ ｌ ｒ ｉ ｏ ｃｏ ｓ ｎ ｒａｉ ｎ ｉｅｒ ， ａ ｚｏ ｉ ｔ ｎｖ ｓｙ Ｌ ｎｈ ｕ７ ０ ７ Ｃ ｉａ ｆ ｏ ｎ ａ ｎ ｅｉ
Ａｂｓｒ ｃ ｔ ａ ｔ： Ｉ ｏ ｌ ｘ ｓ ｅ ｅ ｎ ｃ ｍｐ ｅ ｃ ｎ ｓ，ｔ ｒ ｄｉ ｏ ａ ｍａ ｅｍ ａｃ ｐ ｉ ｉａ ｉｎ ａｇ ｒｔ ｍ ｓｌｗ ｆｉｉｎｃ ａ ｔｏ ｈ ｓｉｇ ｗａ ｈｅ ｔａ ｔ ｎ ｌｉ ｇ ｔ ｈ ｏ ｔｍ ｚ ｔｏ ｌｏ ｈ ｗａ ｏ ｅｆｃ ｅ ｙ ｎｄ ｍｏｉ ｎ ｇ ｏ ｔｎ ｓ ｉ ｉ
图像拼接实验报告
图像拼接一、实验原理及实验结果图像拼接就是将一系列针对同一场景的有重叠部分的图片拼接成整幅图像，使拼接后的图像最大程度地与原始场景接近，图像失真尽可能小。
基于SIFT算法则能够对图像旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化，仿射变换，噪声也能保持一定程度的稳定性。
本次实验运用SIFT匹配算法来提取图像的特征点，采用随机抽样一致性算法求解单应性矩阵并剔除错误的匹配对。
最后用加权平均融合法将两帧图像进行拼接。
具体过程为：首先选取具有重叠区域的两帧图像分别作为参考图像和待拼接图像，然后使用特征提取算法提取特征点，并计算特征点描述子，根据描述子的相似程度确定互相匹配的特征点对。
再根据特征点对计算出待拼接图像相对于参考图像的单应性矩阵，并运用该矩阵对待拼接图像进行变换，最后将两帧图像进行融合，得到拼接后的图像。
1.特征点检测与匹配特征点检测与匹配中的尺度空间理论的主要思想就是利用高斯核对原始图像进行尺度变换，获得图像多尺度下的尺度空间表示序列，再对这些序列就行尺度空间的特征提取。
二维的高斯核定义为：G(x,y,σ)=12πσ2e−(x2+y2)2σ2⁄对于二维图像I(x,y)，在不同尺度σ下的尺度空间表示I(x,y,σ)可由图像I(x,y)与高斯核的卷积得到：L(x,y,σ)=G(x,y,σ)∗I(x,y)其中，*表示在x 和 y方向上的卷积，L表示尺度空间，(x,y)代表图像I上的点。
为了提高在尺度空间检测稳定特征点的效率，可以利用高斯差值方程同原图像进行卷积来求取尺度空间极值：D(x,y,σ)=(G(x,y,kσ)−G(x,y,σ))∗I(x,y)= L(x,y,kσ)−L(x,y,σ)其中k为常数，一般取k=√2。
SIFT算法将图像金字塔引入了尺度空间，首先采用不同尺度因子的高斯核对图像进行卷积以得到图像的不同尺度空间，将这一组图像作为金字塔图像的第一阶。
接着对其中的2倍尺度图像(相对于该阶第一幅图像的2倍尺度)以2倍像素距离进行下采样来得到金字塔图像第二阶的第一幅图像，对该图像采用不同尺度因子的高斯核进行卷积，以获得金字塔图像第二阶的一组图像。
基于SIFT特征的视频图像匹配研究
基于SIFT特征的视频图像匹配研究田希山;王利强【摘要】Matches on two images that belong to the same scene are the important step in the process of the video. In the research of extracting a dynamic scene feature, in view of the matching efficiency and performance deficiencies of the SIFT key points descriptors, before construct octaves of scale space that repeatedly convolved with Caussians, cubic interpolation is used to reduce original image efficiency, and then the octaves of scale space are decreased. The advantages of them are on the use widely in many practical areas and obviously improved matching efficiency and performance.%图像匹配是视频处理中的一项关键技术.针对SIFT算法的关键点描述符在匹配性能和匹配效率上的不足,采用建立图像金字塔之前,利用立方插值算法对原始图像进行有效缩放.然后利用降低金字塔层数的思想来构造关键点描述符,使得最后构造出来的描述符更加精确.算法的匹配性能和匹配效率都得到了明显的改进.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2012(012)029【总页数】5页(P7749-7753)【关键词】SIFT;视频处理;图像匹配【作者】田希山;王利强【作者单位】宁夏大学民族预科教育学院,宁夏750002;北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京100191【正文语种】中文【中图分类】TN911.73图像匹配是目前一个重要的研究方向，它建立在图像特征检测技术之上。
基于sift特征点的图像匹配方法研究
3.匹配算法的一般步骤—特征提取
特 征 点
3.匹配算法的一般步骤—特征提取
直 线
3.匹配算法的一般步骤—特征提取
区 域
3.1特征提取
点特征提取方法
--Harris (Harris Corner Detector)算法
受信号处理中相关函数的启发，给出与自相关函数相联 系的矩阵M，M矩阵的特征值是自相关函数的一阶曲率，如 果两个曲率值都高，那么就认为该点是角点，此方法对图 像旋转、亮度变化、视角变化和噪声的影响具有很好的鲁 棒性。
1.图像匹配介绍----图像配准的应用领域
医学领域
--CT,MRT----图像匹配后进行融合可以得到更多的信息
2.图像匹配的分类
图像匹配的分类
基于灰度信息 的图像匹配
基于特征信息 的图像匹配
2.图像匹配方法的分类
2.1基于灰度的图像匹配算法 基于灰度的图像匹配算法是直接利用匹配图像的灰度 值，选择某种相似性度量函数，然后再通过图像像素计算 此度量值，最终根据计算结果进行全局优化后实现匹配。 灰度匹配通过利用某种相似性度量度量函数可以是 MMSE (最小均方误差)、互相关值、SSDA 等。 此类方法无需对图像进行分割和特征提取，自然避免 了由这些预处理可能造成的图像信息丢失而引起的匹配精 度降低。这类方法主要的特点是在收敛速度、统计模型、 匹配精度及最终的估计误差方面均出现了较为成熟的研究 成果，并且原理简单容易理解。
xx xy
L xy ( X , ) L yy ( X , )
Lyy ( X , ) Lxx ( X , ) 表示高斯二阶偏导在X处与图像I的卷积。Lxy ( X , ) 、 其中， 具有相似的含义。
基于SIFT算法的图像拼接技术研究与实现
基于SIFT算法的图像拼接技术研究与实现图像拼接技术是指将多张照片合成一张更大的画面，以获取更广阔的视野或更宽广的视角。
这种技术可以用于旅游景点的浏览、建筑物的全景展示等多个领域，因此在现代科技中被广泛使用。
本文将主要介绍使用SIFT算法实现图像拼接的技术原理和应用。
一、SIFT算法简介SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法可以提取图像中的局部特征并具有旋转不变性和尺度不变性。
这种算法在图像相关应用中非常实用，如图像识别、图像匹配、图像拼接等方面都有广泛的应用。
SIFT算法一般分为以下步骤：1. 尺度空间构建通过利用高斯卷积阶段来判断不同图像之间的尺度差异，将每张照片分成多层尺度的图像金字塔。
2. 关键帧检测在每层尺度中，通过计算高斯差分的方法来检测出图像中的局部极值点，这些极值点被认为是图像的不变特征点。
3. 方向确定在每个不变特征点周围的区域内，确定一个代表性角度作为该点的方向。
4. 关键帧描述在确定了特征点的方向之后，通过建立局部图像的梯度方向直方图，对每个不变特征点进行描述，转化为一个向量。
二、SIFT算法在图像拼接中的应用在图像拼接中，SIFT算法主要用于检测出两张图像中的重叠区域，并对这些区域进行融合。
通常，我们可以通过以下过程来利用SIFT算法进行图像拼接。
1. 特征点检测首先，我们需要分别对每张要拼接的图像进行SIFT算法检测，获得每张图像中的不变特征点。
2. 特征点匹配接下来，我们需要对不变特征点进行匹配，以便找到两张图像中的重叠区域。
这里可以采用诸如RANSAC等算法，去除错误匹配点。
3. 配准和融合最后，经过特征点匹配后，我们可以对两张图像进行配准和融合。
配准通常使用图像变形等方法进行。
融合通常采用平均法、最大值法或者自适应加权融合等不同的方法。
三、SIFT算法图像拼接实例以下是使用SIFT算法进行图像拼接的示例。
我们使用三张图片进行图像拼接。
基于SIFT特征的显微图像拼接算法研究
基于SIFT特征的显微图像拼接算法研究作者：刘毛毛来源：《新农村》2011年第14期【摘要】本文研究并实现了一种基于SIFT特征的显微镜下图像拼接算法，通过对显微下图像中的SIFT特征的提取、特征比对以及图像映射等过程，将两幅甚至多副包含重叠区域的图像无缝的拼接起来。
【关键词】SIFT，显微镜，图像处理图像拼接是计算机视觉中的重要分支，通过将两幅以上的具有部分重叠的图像进行无缝拼接，从而得到较高分辨率或宽视角的图像。
图像拼接算法按照原理划分主要有两类：按照全局特征与按照局部特征。
利用全局特征的拼接一般是用fourier的相位相关，估计出频移、旋转和缩放。
利用局部特征的拼接算法一般从不同的图像中提出特征信息，并将特征点进行初步匹配，然后剔出相差过大匹配对，最后计算映射矩阵。
SIFT特征是目前较为常用的局部特征，通过提取与尺度无关的图像信息，可以较全面的提取出图像的局部特征，并进行匹配。
一、 SIFT特征的提取SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。
SIFT特征的提取主要有四步：在SIFT特征的提取算法中，主要应用了尺度空间理论。
尺度空间理论目的是模拟图像数据的多尺度特征。
高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性核[]，于是一副二维图像的尺度空间定义为：Ｌ（x，y，σ）＝G（x，yσ）*Ｉ（x，y）（1）其中G（x，yσ）是尺度可变高斯函数，G（x，y，σ）＝■e-（x2+y2）/2σ2（2）其中（x，y）是空间坐标，σ是尺度坐标。
为了有效的在尺度空间检测到稳定的关键点，应用高斯差分尺度空间（DOG scale-space）。
利用不同尺度的高斯差分核与图像卷积生成。
D（x，y，σ）＝（G（x，y，kσ）-G（x，yσ））*Ｉ（x，y）＝Ｌ（x，y，kσ）-Ｌ（x，y，σ）（3）DOG算子计算简单，是尺度归一化的LoG算子的近似。
特征提取主要分为几个部分：1.图像金字塔的构建：图像金字塔共O组，每组有S层，下一组的图像由上一组图像降采样得到。
基于SIFT改进的图像拼接技术分析
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噪 声 太敏 感 ， 者 是太 费 时 。Ｓ Ａ ’ 法 不 需 要计 算 图 像灰 或 ＵＳ Ｎｔ 】 算
拼 接 即 可 。 图像 拼 接 通 过 对 齐 一 系列 空 间重 叠 的 图像 构 造 一 个 无缝 的 、 清 晰 的 图 像 ， 以 剔 除 冗 余 信 息 ， 缩信 息量 ， 高 可 压 从
２图 像 配 准 方 法
图像 配 准 是 图像 拼 接 的核 心 内容 。 准 方 法 分 为 ３类 ： 配 基 于 区 域 的 配 准 ， 于相 位 的配 准 ， 基 以及 基 于 特 征 的 配 准 。基 于 图 像 特征 的 配 准 对 图 像 发 生 变换 时 具 有 很 好 的 稳 定 性 。 利 用
热 点 。 采用 图 像 拼 接 技 术 能 够 很 好 解 决 场 景 的视 角 与 图 像 分
辨 率 的 问题 ，而 且 只 需 要 普 通 数 码 相 机 或 摄 影 工 具 采 集 图 像
二 阶 偏 导 数 日 一 阶 导数 １ 提 取 特 征 ， 一 类方 法 或 者 是 对 和 ３ １ 来 这
ｌ ｏｒｔ ． ａｇ ｉ ｈｍ
基于SIFT特征检测的医学显微图像自动拼接
中南大学 信息物理工程 学院 ， 长沙 ４ ０ ８ １０ ３
Ｓ ｈ ｏ ｆ Ｉ ｆ － ｈ ｓ ｓ ａ ｄ Ｇｅ ｍａ ｉｓ Ｅｎ ｉ ｅ ｒ ｇ Ｃ ｎｒ ｌ Ｓ ｕ ｈ ｎ ｖ ｒ ｉ Ｃ ａ ｇ ｈ ０ ３ Ｃ ｉ ａ ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｏ Ｐ ｙ ｉ ｎ ｏ ｔ ｇｎ ｅ ｉ ， ｅ ｔ ｏ ｔ Ｕ ｉｅ ｓｔ ｈ ｎ ｓ ａ ４１ ８ ， ｈ ｎ ｃ ｃ ｎ ａ ｙ， ０
度 可 以达 到 实时 处理 的 要 求 。
关 键 词 ： 学显 微 图像 ； 医 图像 匹配 ； 图像 拼接 ；ＩＴ； Ａ Ｓ Ｃ ＳＦ Ｒ Ｎ Ａ 文 章 编 号 ：０ ２ ８３ （０ ７ ３ — ２ ３ ０ 文 献 标 识 码 ： 中图 分 类 号 ：Ｐ ９ １０ — ３ １２０ ）５ ０ ４ — ２ Ａ Ｔ３１
维普资讯
Ｃ ｍ ｕ ｒＥ ｅ ｒ ｇ ａｄ Ａ ｐｉ ｔ ｎ 计算机工程与应用 ｏ ｐ ｔ ｎ ｎｅｉ ｎ ｐ ｌ ａｉ ｓ ｅ ｎ ｃ ｏ
基于 ＳＦ Ｉ Ｔ特征检测 的医学显微图像 自动拼接
汤 井 田， 王 凯 ， 肖嘉 莹
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基于SIFT特征向量的图像拼接技术研究摘要图像拼接技术是数字图像处理邻域的一个研究热点，一直是计算机视觉、模式识别、医学等领域研究的一个重要课题，图像拼接技术也是图像处理工作中的关键技术之一。
所谓图像拼接就是将有重叠的图像无缝拼成一幅大宽视域图像的技术。
它包含两个关键技术：图像配准和图像融合。
近年来，随着技术的成熟，图像拼接技术被很好的应用到了机器人导航、无人平台战场监控、航拍图像处理等多个领域。
基于特征的图像配准与拼接技术配准结果准确拼接效果良好且不易受光照、旋转等因素的影响是当前图像配准与拼接领域研究的热点。
本文在深入研究和学习已有的基于SIFT的图像配准与拼接技术的基础上，详尽地分析了现有算法的不足，并提出了若干改进算法。
关键字：图像拼接，特征，线段特征，图像融合Image splicing technology research based on SIFT feature vectorabstractImage splicing technology is a research focus in the neighborhood of digital image processing, has been the computer vision, pattern recognition, an important hot topic in the field of medicine and other fields, image splicing technology is one of the key technologies of image processing work. The so-called image mosaicing is there will be overlapping images seamless Mosaic a big wide horizon image technology. It includes two key techniques: image registration and image fusion. In recent years, with mature technology, image splicing technology is very good application in robot navigation, unmanned platform battlefield monitoring, aerial image processing and other fields. Based on the characteristics of image registration and Mosaic registration results are accurate stitching effect is good and not easily influenced by factors such as illumination, rotation is the hotspot in research of image registration and Mosaic. Based on the in-depth research and study of the existing image registration based on SIFT and splicing technology, on the basis of the shortage of the existing algorithm is analyzed in detail, and puts forward some improved algorithm.The keyword：Image stitching, features, line features, image fusion目录第一章绪论 (3)1.1研究背景和意义 (3)1.2国内外研究现状 (4)1.3研究内容 (5)第二章图像拼接的相关理论基础 (6)2.1图像拼接的基本流程 (6)2.2图像预处理 (7)2.3图像配准 (7)2.3.1基于灰度信息的图像配准 (8)2.3.2基于变换域的图像配准 (8)2.3.3基于特征的图像配准 (9)2.4图像融合 (10)第三章基于 SIFT 特征的图像拼接算法和图像特征提取算法 (11)3.1算法流程 (11)3.1.1SIFT 特征描述符 (11)3.1.2ISIFT 算法的特征匹配 (12)3.2图像融合 (13)3.3图像特征提取算法 (15)3.3.1图像特征提取概述 (16)3.3.2 SIFT 特征向量的匹配 (16)总结 (17)参考文献 (19)第一章绪论1.1研究背景和意义图像拼接就是将两幅或多幅输入图像通过计算机技术拼合成一幅光滑无缝图像的过程。
图像拼接将数张有重叠部分的图像（可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的）拼成一幅大型无缝高分辨率图像的技术。
图像拼接是一个日益流行的研究领域，它已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。
图像拼接解决问题的一般表达式：通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。
图像拼接的两个关键技术是图像配准和图像融合。
采集的输入图像要求图像之间存在重叠部分，对图像间的亮度、形变等差异不做要求。
计算机技术的发展使图像拼接技术成为可能，人们通过理论算法在计算机上编程实现图像拼接。
判断图像拼接技术优劣的指标主要是质量和效率，因此，高质量高效率是当前拼接技术研究的热门方向。
人类获取信息的途径是多种多样的，人们可以通过语言交流信息，可以通过文字传达信息，可以通过眼睛所看到的场景接收信息等，毫无疑问眼睛获取的图像信息所含信息丰富信息量大，可以更直观更容易被人们获取。
与早期的模拟图像相比，数字图像具有再现性良好、处理精度高、便于设备的传输与显示。
因此，现实生活和工作的各方各面都用到了数字图像应用技术。
由于普通相机分辨率一定，不能满足人们获取图像时要求图像宽视角并且较高的分辨率，另外一些广角镜头价格昂贵不具有普遍性，因此人们开始考虑采用软件技术将多幅图像拼为一张大图像。
早期的拼接主要依靠手动完成，对于图像旋转、缩放等变换手动拼接就无法很好的处理。
因此，人们想到了时候可以利用 PC 对图像进行拼接以克服手动拼接的缺点。
这也是拼接技术一直到现在都在研究的问题。
人眼所能看到的范围是一定的，为了对某些大场景得到一个总体性的认识，人们首先获取该场景的各部分图像，然后将这些局部图像通过计算机拼成一张包含整体场景的图像。
由于计算机完成了图像的自动拼接，这使得人们可以利用自己的计算机对自己感兴趣的图像进行拼接处理，拼接技术的普遍化增加了拼接技术应用领域的范围。
当前乃至今后，图像拼接技术都将拥有广泛应用价值。
然而，由于图像自身的各种复杂变换以及外界的噪声等影响，目前还没有一个图像拼接算法能够处理所有情形的拼接问题。
图像拼接技术应用非常广泛，如医学领域、遥感领域、3D 虚拟现实领域等。
此外，图像拼接技术还可用于视频监控系统、视频的检索浏览及编辑，在视频压缩领域也得到了重要运用。
在医学领域内，医生利用超声波或显微镜等仪器拍摄图像或细胞图像时，然而，由于拍摄的视角较小或者拍摄到由多个小碎片图像形成的大目标图像，医生无法获得比较完整的数据或信息来诊断病人的病情，故把多个相邻的图像拼接成一幅宽视角的图像能帮助医生获取病人信息来诊断病情。
如医生使用含有多个摄像机的内窥镜对病人进行微创手术，提高了手术的成功率。
在虚拟现实领域内，首先利用摄像机或照相机拍摄多幅含有重合区域的真实场景，然后通过计算机图像学中三位几何模型的绘制技术和图像的拼接技术建立虚拟场景。
目前，图像拼接技术在虚拟现实领域内取得了一定成果，如神话电视剧中的背景图像或游戏背景。
在交通控制系统中，首先在十字路口的四个方向上各放置一个摄像机，然后把捕获的四个单独视频流利用图像拼接技术进行全景图像拼接，最后把构建的全景图像传送到指挥室。
该种方法降低了传送的数据量，减少交警的分析判断时间，提高了交通控制效率。
在卫星遥感领域内，通过飞机或者人造卫星在高空中从多个角度拍摄或从多个场景拍摄图像，然后将拍摄得到的图像拼接成一幅宽视角、完整的全景图像。
如图像拼接技术在生态环境污染检测、国土资源勘探、城市规划、植被资源调查等方面具有广泛的应用。
由此可见，图像拼接技术不但在民用领域内对人们的实际生产生活有着非常广阔的应用前景，而且在军事领域内起着重要的作用。
虽然图像拼接技术己经研究多年且取得了一定的进展，但对中国而言，它在理论和技术上都还没有成熟。
因此，深入研究本课题，对发展中国的图像处理技术邻域有着重要的现实意义。
1.2国内外研究现状图像拼接技术是计算机视觉、数字图像处理、计算机图形学等领域一个非常重要的分支。
其在遥感摄影、视频监控、医学图像处理、虚拟现实等领域都有着重要的应用，图像拼接技术更是全景摄影技术、场景重建等领域的核心技术，是近年來图像处理领域的研究热点。
在全景图拼接领域，国外的R. Szeliski 和 J. Coughlan 在 1996 年就提出一种用投影变换模型来进行图像配准，然后通过搜索算法来求出变换模型参数，虽然该方法能够获得相当好的实验效果，但是该方法所需要的运行时间比较长[1]。
根据该文作者的实验结论，此方法对平移、旋转和仿射都具有一定程度的不变性。
2000 年，S.Peleg 对此方法进行了改进，提出了自适应图像拼接算法，该算法根据相机运动轨迹的不同，自动选择拼接模型，最终实现图像拼接[2]。
另外，Sevket Gumustekin 解决了生成全景图过程中产生的投影变形问题，通过对摄像机建立成像模型，再利用求得的成像模型把待拼接的图像投影到高斯球面上，来完成图像拼接[3,4]。
1999 年，D.G. Lowe 提出了基于不变量的 SIFT 算法，并用该算法实现了目标识别[5]。
2003 年，M.Brown 就使用了该 SIFT 算法实现了全景图自动拼接，并且效果较好[6]。
2007 年，Seong Jong Ha 提出了基于摄像机系统的全景图拼接，拼接效果不仅好，而且速度也很快[7]。
国内使用此类方法的也有很多人，比较有代表性的如李中科[8]等结合一维和二维傅立叶变换，首先利用一维傅立叶变换，通过在变换域搜索角度脊得到旋转参数，然后对图像进行旋转。
再利用二维傅立叶变换，求解平移参数，最后完成配准。
李忠新[9]等提出的方法和Reddy的很相似，只是在计算方面做了一些改进。