图像拼接技术综述

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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。

全景图像拼接技术综述与改进

全景图像拼接技术综述与改进概述：全景图像拼接技术是指将多张相互有重叠区域的图像通过某种算法的处理，合成为一张无缝衔接的全景图像的过程。

全景图像拼接技术在虚拟现实、摄影、地理信息系统等领域具有广泛应用。

本文将对全景图像拼接技术的原理、算法以及当前的改进方法进行综述。

一、全景图像拼接技术的原理全景图像拼接技术的实现主要包含以下几个步骤：1. 特征提取与匹配：通过检测图像中的特征点，并计算特征描述子，从而实现不同图像之间的特征匹配。

2. 图像对齐：通过特征点匹配结果，确定图像之间的相对位置关系，并进行图像的配准，使得其能够对齐。

3. 图像融合：将对齐后的图像进行融合，消除拼接边缘的不连续性，实现无缝衔接的全景图像输出。

二、当前的全景图像拼接算法1. 基于特征点的算法：例如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）算法，通过提取图像的局部特征点，并进行匹配。

这种算法能够识别出旋转、尺度和视角变化，但对于大尺度图像的拼接效果有限。

2. 基于全局变换的算法：例如全景图像的球面投影映射（Spherical Projection Mapping）算法和全景图像的柱面投影映射（Cylindrical Projection Mapping）算法。

这些算法通过将图像映射为球面或柱面，并进行参数化变换来实现图像的拼接，能够处理大尺度图像，但在局部区域的拼接上可能存在一定的失真。

3. 基于深度学习的算法：近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了重大突破。

通过使用深度卷积神经网络，如Pix2Pix和CycleGAN等模型，能够将拼接任务转化为图像到图像的转换问题，取得了较好的拼接效果。

三、全景图像拼接技术的改进方法1. 自动拼接线选取算法：采用自适应拼接线选取算法，根据特征点的分布和拼接图像的几何结构，自动选择合适的拼接线，减少拼接过程中的人工干预，提高拼接效率和准确性。

2. 拼接失真校正算法：解决基于全局变换的算法中局部区域存在的失真问题。

图像拼接技术综述

!第"#卷第$期郑州大学学报!理学版"%&’("#)&($ !*+#,年#*月-./012340&56278.!)9:.;<7.=>."?1<.*+#,图像拼接技术综述裴红星!!刘金达!!葛佳隆!!张!斌!郑州大学物理工程学院!河南郑州$"+++#"摘要!图像拼接技术是图像处理技术中的研究热点.对图像拼接技术进行分析与总结$基于图像拼接技术的发展历史与现状$介绍了图像拼接技术的背景与应用’概括了图像拼接的基本概念与拼接流程$主要研究了图像拼接中的图像配准技术$对图像配准中的经典算法进行分类概述$并研究了各算法的基本思想与优缺点$对其中的尺度不变特征变换算法进行了重点介绍$概述了图像融合的基本类别$详细介绍了图像融合中最常用的加权平均法$最后指出了图像拼接中的当前问题与发展趋势.关键词!图像拼接’图像配准’图像融合’;J K L中图分类号!L M A,#文献标志码!N文章编号!#HC#@HB$#!*+#,"+$@+++#@#+!"#!#+(#AC+"O P.7Q Q2.#HC#@HB$#(*+#,++$$%引言普通相机拍摄图像时$无法兼顾相机视场与视场中单个物体的分辨率问题$而全景相机普遍价格昂贵$不适用于低成本的一般性场景.为了使用普通相机获取宽视角$甚至是AH+R全景图像$人们提出了图像拼接技术.图像拼接技术是指将含有重叠部分的两幅或多幅图像$通过图像预处理%图像配准和图像融合技术$拼接成一幅包含各图像信息的高分辨率%宽视角图像的技术.该技术广泛地应用在医学成像(#)%遥感技术(*)%虚拟现实(A)%视频编辑($)等方面$随着计算机视觉等技术的发展$其重要性日益凸显.此外$图像拼接技术还用于视频压缩(")$将视频逐帧拼接为高分辨率图像$去除重复部分$降低存储空间$提高传输速度$采用相位相关法搜索给定目标$实现图像索引(H).图像拼接技术最先应用在遥感技术领域$其核心是图像配准$产生了两个分支$一个分支是基于区域的图像配准.早期主要采用全局搜索法进行图像配准$计算量极大.模板匹配法(C)相对于全局搜索法操作简单$容易实现$但都只能解决平移问题.S1>>T于#,,H年提出扩展相位相关法(B)$将相位相关法(,U#+)和对数极坐标变换相结合$解决旋转和尺度缩放问题$但该方法计算较为复杂.另一个分支是基于特征的图像配准$包括角点%边缘%斑点等.#,BB年$V9W W7Q提出了经典的V9W W7Q角点检测算法(##)$将图像中具有旋转%平移不变性的角点作为特征点进行图像配准.X&Y1于#,,,年(#*)提出$并在*++$年(#A)完善尺度不变特征变换!Q<9’1@7289W@ 792:Z19:5W1:W92Q Z&W D$;J K L"算法$该算法对平移%旋转%尺度缩放和光照不均都有很好的适应性$是目前的研究热点.&%图像拼接流程图像拼接包括A部分&图像预处理%图像配准和图像融合.图像预处理的目的是提高配准精度%降低配准难度$包括调整灰度差异%去噪%几何修正以及将两幅图像投影到同一坐标系等基本操作.图像配准是计算出两幅图像间的空间变换模型并进行空间变换$使两幅图像的重叠部分在空间上对准$是图像拼接的关键.图像之间的空间变换关系包括&平移%旋转%尺度缩放%仿射变换%投影变换$其中投影变收稿日期!*+#,@+#@+A基金项目!国家自然科学基金项目!B##C#$#+".作者简介!裴红星!#,C"#"$男$河南安阳人$副教授$主要从事机器视觉%图像处理方向研究$=@D97’&E0F’11G445.1>5.<2’通信作者&张斌!#,HC#"$男$河南唐河人$副教授$主要从事机器视觉%图像处理%医学图像处理方向研究$=@D97’&4I#,HCG445.1>5.<2.Copyright©博看网 . All Rights Reserved.郑州大学学报!理学版"第"#卷换更具有普遍性.假设图像!#!"$#"%!*!"$#"存在投影变换关系$则用齐次方程!#"表示&"*#*# $%+%#%*%A %$%"%H%C#"#### $!"####$!#"其中&%+%%#%%A 和%$共同表示旋转角度和缩放尺度’%*和%"分别表示"方向与#方向上的平移量’%H 和%C 分别表示"方向和#方向上的变形量.图像配准的关键是用式!#"确定空间变换模型!的参数.图像融合的目的是得到无缝的高质量图像.在不损失原始图像信息的前提下$消除接缝与亮度差异$实现拼接边界的平滑过渡.’%图像配准技术’(&%基于区域的图像配准基于区域的图像配准分为基于空间域的图像配准和基于变换域的图像配准.’(&(&%基于空间域的图像配准!基于空间域的图像配准法有全局搜索法和模板匹配法(C ).直接利用图像像素的灰度信息$采用某种搜索方法$如以单个像素为单位平移的方法$确定当两图像重叠部分之间的相似性测度达到最大时的变换模型$常见的相似性测度有平均绝对差!D1929IQ &’5:1>1879:7&2$[N ?"%误差平方和!Q 5D &Z Q \59W 1>>7Z Z 1W 12<1$;;?"%归一化互相关!2&W D 9’741><W &Q Q <&W W 1’9:7&2$)]]"等.图&!模板匹配法)*+,&!L 1D E’9:1D 9:<0723D 1:0&>全局搜索法是使待配准图像在参考图像上平移$比较平移过程中两幅图像的配准程度$在进行所有平移之后选择相似性测度最优的平移量$这种方法的缺点是计算量极大.模板匹配法以两幅图像的重叠部分为基准$选取待配准图像的一块矩形区域为模板$在参考图像中搜索相似区域$相似性测度最优的位置即为最佳配准位置$如图#所示.模板匹配法操作简单%匹配精度高$在图像拼接(#$U #")%目标识别(#HU #C )等方面得到广泛应用.但全局搜索法和模板匹配法都要求图像不能包含较大噪声$不能有旋转%尺度缩放等问题$计算量仍然较大$并且要求参考图像中有完整的模板匹配目标.’(&(’%基于变换域的图像配准#"相位相关法根据傅立叶变换的平移不变性$相位相关法(,U #+)将空间域上像素的平移转换为频率域上相位的平移.设!#!"$#"和!*!"$#"是具有平移关系的两幅图像$其空间变换关系为!*!"$#"$!#!"&"+$#&#+"$!*"其中&!"+$#+"为两幅图像间的平移量.则图像!#与!*对应的傅立叶变换’#和’*之间关系为’*!!$""$1&P !!"+&"#+"’#!!$""(!A "由式!A "得出$图像!#!"$#"和!*!"$#"在频率域中幅值相同$相位不同.两幅图像间的互功率谱定义为’!#!!$""’*!!$""’!#!!$""’*!!$""$1&P !!"+&"#+"$!$"其中&!是复共轭运算符.对式!$"右侧进行傅里叶逆变换得冲击响应函数#!"U "+$#U #+"$搜索使冲击响应函数#最大的点!"+$#+"$则!"+$#+"即为图像!#!"$#"和!*!"$#"之间的最佳平移量.快速傅里叶变换!Z9Q :Z &5W 71W :W 92Q Z &W D $K K L "(#B )提升了基于变换域的相位相关法的算法性能$效率高%计算简单$相对于基于空间域的图像配准$该方法对光照变化不敏感%抗噪能力强%稳定性好.该方法只对有平移关系的两幅图像有良好的效果$不适用于有旋转和尺度缩放关系的图像.二维快速傅里叶变换的时间复*Copyright©博看网 . All Rights Reserved.!第$期裴红星#等$图像拼接技术综述杂度可以用)!**+*’&3!**+""表示$其中*%+为图像尺寸$所以其时间复杂度随图像尺寸增大呈指数增长.*"扩展相位相关法]9Q :W &等(#,)解决了相位相关法不适用于平移和旋转的问题.S 1>>T (B )又在相位相关法的基础上提出了将相位相关法和对数极坐标变换相结合的扩展相位相关法$通过对数极坐标变换将两幅图像间的旋转和尺度缩放关系转换为该坐标系下的平移关系.设图像!#!"$#"和!*!"$#"间存在平移%旋转和尺度缩放关系$则其空间变换关系为!*!"$#"$!#(,!"<&Q $+-#Q 72$+"&"+$,!&"Q 72$+-#<&Q $+"&#+)$!""其中&$+为旋转角度’,为尺度因子’!"+$#+"为平移量.则图像!#与!*对应的傅立叶变换’#和’*之间关系如式!H "$’*!.$/"$1&P *%!."+-/#+",&*’#(,&#!.<&Q $+-/Q 72$+"$,&#!&.Q 72$+-/<&Q $+")(!H "!!取’#%’*的幅度谱*#%**$则*#与**关系如式!C "$**!.$/"$,&**#(,&#!.<&Q $+-/Q 72$+"$,&#!&.Q 72$+-/<&Q $+")(!C "!!忽略比例因子,U*的影响$对*#与**进行极坐标变换得**!0$$"$,&**#!,&#0$$&$+"(!B "!!沿极坐标半径0方向取对数可得**!’&30$$"$,&**#!’&30&’&3,$$&$+"(!,"!!设&^’&30$1^’&3,可得**!&$$"$,&**#!&&1$$&$+"(!#+"!!对式!#+"用相位相关法可以计算出旋转角度$+和尺度因子,$对待配准图像进行旋转和尺度缩放后$两幅图像间只剩平移关系$再次使用相位相关法可以确定两幅图像之间的平移量!"+$#+".扩展相位相关法具有相位相关法的效率高%对光照变化不敏感%抗噪能力强%稳定性好等优点$同时又解决了旋转和尺度缩放问题$较相位相关法适用范围更广.该方法还可以与边缘检测相结合(*+U **)$进一步提高鲁棒性和计算效率.但是算法复杂$并且要求两幅图像之间有较高的重合度.’(’%基于特征的图像配准与基于区域的图像配准相比$基于特征的图像配准只使用图像的部分信息$如轮廓%角点等特征$主要有角点检测法%基于轮廓特征的图像配准%基于;JK L 的图像配准等.’(’(&%角点检测法!角点是指灰度图像中局部灰度梯度变化较大的点$或轮廓线上局部范围内的曲率极大值点.角点检测法基本思想是提取特征点$匹配两幅图像中的特征点作为特征点对$再通过随机抽样一致性!W 92>&D Q 9D E’1<&2Q 12Q 5Q $S N );N ]"算法(*A )$根据式!#"使用特征点对估计空间变换模型的参数.#"角点提取常用V 9W W 7Q 角点检测法(##)%加速分割测试特征!Z 19:5W 1QZ W &D 9<<1’1W 9:1>Q 13D 12::1Q :$K N ;L "算法(*$U *")%最小核值相似区!Q D 9’’1Q :52789’51Q 13D 12:9Q Q 7D 7’9:72325<’15Q $;6;N )"算法(*HU *C )等提取图像中的角点.图’!不同类型的点)*+,’!L T E1Q &Z >7Z Z 1W 12:E&72:Q9"V 9W W 7Q 角点检测法基本思想是计算某像素邻域内各像素的"和#方向上的梯度2"%2#$用角点响应函数!<&W @21W W 1Q E&2Q 1Z 52<:7&2$34’"表示梯度2"%2#的特征$如果某像素邻域内2"%2#的幅值都较大$34’取局部区域极大值$则为特征点$如图*!9"所示’如果只有一个方向的梯度幅值较大$另一方向的梯度几乎为+$则为边缘点$不是特征点$如图*!I "所示’如果2"%2#的幅值几乎都为+$则位于平坦区域$不是特征点$如图*!<"所示.V 9W W 7Q 算法使用图像的梯度特征检测角点$具有光照不变性$还可以解决平移%旋转问题$但是像素邻域的窗函数对尺度变换敏感$不具备尺度不变性’V 9W W 7Q 需要人工指定阈值$适应性较差$但可以与自适应阈值算法相结合(*B )提高算法效率.ACopyright©博看网 . All Rights Reserved.郑州大学学报!理学版"第"#卷I "K N ;L 算法基本思想是如果某像素的灰度值与足够多的邻域像素灰度值的差值较大时$认为该点为特征点.以点5!"$#"为圆心$以A 为半径作圆$如图A 所示$则有#H 个像素6#$6*$+$6#H 分布在圆上$计算6#$6*$+$6#H 与中心点5的灰度值差值$如果有超过B 个像素灰度值的差值的绝对值大于给定阈值,$则点5为潜在特征点.为了去除干扰点$需要剔除潜在特征点中的非极大值点.若潜在特征点5的邻域+内$如"_"邻域$有多个潜在特征点$则用式!##"计算邻域+内每个潜在特征点的,7809值$若点5是邻域+内,7809值最大的潜在特征点$则保留点5$否则$剔除点5.,7809$D 9F"!!:$;"&!6!"$#"!!:$;"&!6!"$#"<="!6!"$#"&!!:$;"!6!"$#"&!!:$;"<={$!##"其中&!!:$;"是潜在特征点的邻域像素灰度值’!6!"$#"是潜在特征点的灰度值’=为给定阈值.K N ;L 算法操作简单$实时性好$但对包含噪声的图像鲁棒性不好$检测结果受给定阈值,和=的影响较大$不具备尺度不变性和旋转不变性.研究表明$适当增加图像对比度并滤波去噪能显著提升K N ;L 的稳定性(*,).<";6;N )算法与K N ;L 算法基本思想类似$如果某像素灰度值与足够多的邻域像素的差值较大$认为该点为特征点$并可以根据邻域特征剔除干扰点.以点5!"$#"为圆心$以0为半径的圆形区域作为点5的邻域$邻域内共有4个像素(若邻域内有>个像素的灰度值与中心像素5灰度值之差小于给定阈值$则认为这>个像素与中心像素5灰度值相同$>个像素共同构成核值相似区!52789’51Q 13D 12:9Q Q 7D 7’9:72325<’15Q $6;N )".当中心像素5位于目标或背景中时$如图$!9"%!I "所示$>与4大致相等’当中心像素5位于边缘上时$如图$!<"所示$>约为4的#?*’当中心像素5位于角点上时$如图$!>"所示$>远小于4’当中心像素5位于孤立点上时$如图$!1"所示$>约为+.图-!KN ;L 算法中点的邻域)*+,-!)1730I&W 0&&>&Z 9Z 19:5W 1E&72:72K N;L图.!;6;N )算法中点的邻域)*+,.!)1730I&W 0&&>&Z 9Z 19:5W 1E&72:72;6;N )!!然后根据6;N )区域的特征去除干扰点.若6;N )区域的质心与模板中心5的距离小于给定阈值$则剔除’若存在6;N )区域的质心与模板中心5的连线上的像素不在6;N )区域内$则剔除.;6;N )算法与K N ;L 算法类似$操作简单$实时性好.该算法还根据6;N )区域中像素数量>与邻域内像素总数量4的相对大小实现特征点检测(A+)或边缘检测(A#)$功能性强$可以解决旋转和一定程度的尺度缩放问题$不涉及微分等操作$不易受单个噪声点的影响$鲁棒性好.但是该算法需要调节多个阈值$算法灵活但自适应性较差$对图像亮度敏感$不具备光照不变性.文献(A*)提出$;6;N )与高斯@拉普拉斯算子!X 9@E’9<1&Z ‘95Q Q 792$X &‘"相结合可以显著改善;6;N )算法对噪声和光照的敏感性.*"角点配对设图像!#!"$#"和!*!"$#"中角点的集合分别为5和@&5$,6#$6*$+$6A -’@$,B #$B *$+$B C -(9"邻域特征法用角点的邻域特征构成的特征向量描述角点$如邻域灰度平均值#!%邻域灰度值标准差’%熵9等.$Copyright©博看网 . All Rights Reserved.!第$期裴红星#等$图像拼接技术综述"D $(#!6D $’6D $96D $+)$D $#$*$+$A ’#E $(#!B E $’B E $9B E$+)$E $#$*$+$C (!!计算角点6#的特征向量"D 与#E 间的欧式距离$距离最近且小于给定阈值的角点与6#组成特征点对$否则6#无配对特征点.在@中依次为5中的其余角点配对.I "相关系数法取各角点的!*F a #"_!*F a #"邻域$其中&F ^#$*$+’4E 为角点6#与@中各角点之间的相关系数$则有4E$"F:$&+"F;$&+!!#!"#&:$##&;"&#!#"!!*!"E&:$#E&;"&#!*"!"F:$&+"F;$&F!!#!"#&:$##&;"&#!#"*"F :$&+"F;$&F!!*!"E&:$#E&;"&#!*"槡*$!#*"其中&E ^#$*$+$C ’!#和!*是两幅图像的灰度值’#!#和#!*是两幅图像中各像素点的灰度均值.4%最大且大于给定阈值的角点与6#组成特征点对$否则角点6#无配对特征点.在@中依次为5中的其余角点配对.角点检测法在提取图像特征时$有效降低了信息量$明显降低了时间复杂度$其准确性和实时性较好$还可以解决部分目标物被遮挡%几何变形等问题.但该类算法在特征提取过程中会损失大量的图像信息$对特征不明显%噪声较多的图像适应性较差.研究表明$与去噪算法%图像增强算法相结合可以提升该类算法性能(AA U A$).’(’(’%基于轮廓特征的图像配准!基于轮廓特征的图像配准的基本思想是根据轮廓特征对所提取的轮廓进行匹配$再将轮廓匹配对中的某些点作为特征点对$并根据式!#"用特征点对估计空间变换模型.X 7等(A")提出的轮廓匹配算法$能够处理包含有较大噪声但具有清晰边缘的图像$且两图像中相同目标之间有形变的情况$具有很好的鲁棒性和可靠性$可以处理图像间平移%旋转和尺度缩放的问题$对目标形变也有较好的适应性.#"轮廓提取通常采用二值化%卷积或形态学处理等方法提取图像中的目标轮廓$X 7用高斯@拉普拉斯!X &‘"算子对图像进行卷积运算来提取图像轮廓.拉普拉斯算子是二阶微分算子$卷积后图像中连续过零点即为轮廓线’为了克服拉普拉斯算子对噪声与离散点的增强作用$在处理前使用高斯函数对原图像进行降噪处理.提取的轮廓使用链码(AH )编码描述$并对链码进行归一化处理$对归一化链码进行平滑滤波$使链码表示的轮廓更加平滑.*"轮廓匹配通过轮廓的形状特征$包括周长7%轮廓到质心的最大与最小距离1D 9F 和1D 72%V 5不变矩(AC )中的一阶不变矩G #和二阶不变矩G *$构成的特征向量间的欧氏距离对两幅图像上的轮廓配对$构成轮廓匹配对.A "将轮廓匹配对的质心作为特征点对$根据式!#"估计空间变换模型.基于轮廓特征的图像配准的关键是准确地提取轮廓特征$由于轮廓特征包含信息量较少$所以计算简单%效率高$相对于角点检测法$不易受单个噪声点的影响$鲁棒性较好$但是该类算法的配准精度依赖于轮廓提取精度$所以要求图像具有明显的轮廓特征.’(’(-%基于;J K L 的配准算法!;J K L 算法(#*)能提取具有尺度不变%旋转不变%光照不变的局部极值点作为特征点.其基本思想是使用降采样和高斯函数构建图像尺度空间$提取极值点作为潜在特征点并剔除干扰点$将特征点邻域像素的梯度作为特征向量来描述特征点$计算特征向量间的欧氏距离进行特征点配对$根据公式!#"估计空间变换模型的参数.#"构建尺度空间如图"所示$用高斯函数H!"$#$’"对原图像进行平滑处理$构建图像尺度空间I !"$#$’"$I !"$#$’"$2!"$#"H !"$#$’"$!#A "其中&’!=$0"$’+*=-0,$’+是高斯正态分布的标准差初始值$建议值为#(H ’=$(+$#$+$J &#)’J 是高斯图像金字塔的总级数$且J $’&3(D 72!K $L ")&*’K %L 为原图像尺寸’0$(#$*$+$,&#)$,为每级金字塔的尺度空间层数$且,<A (J 级金字塔的第=!=<+"级第#张图像由第=&#级中第,&*层的图像降采样得到.最后构建出级数为"Copyright©博看网 . All Rights Reserved.郑州大学学报!理学版"第"#卷J $每级包含,层图像的高斯图像金字塔.在J 级高斯图像金字塔的每一级中$相邻尺度图像两两相减得到高斯差分!>7Z Z 1W 12<1&Z ‘95Q Q 792$?&‘"图像金字塔$即M !"$#$’"$,!#&!+$!*&!#$+$!,&!,&#-$其中!:$:$(+$,)是尺度空间图像.最后构建出级数为J%每级包含,U #层图像的?&‘图像金字塔.图/!构建?&‘图像金字塔的过程)*+,/!L 01EW &<1Q Q &Z EW &>5<723:01?&‘7D 931Q*"特征点提取在?&‘图像金字塔中$任意像素都可以用!=$0$"$#"表示$其中=为该像素所在?&‘图像金字塔的级数$0为该像素所在第=级?&‘图像金字塔的尺度空间层数$"和#为像素的坐标.当某像素1!=$0$"$#"的灰度值为其尺度空间0内B 邻域内的极值$且为第0U #和0a #层尺度空间图像相同坐标的#B 个像素的灰度值极值时$该点为其尺度空间中A _A _A 邻域内的潜在特征点$如图H 所示.将位于曲率较低的边缘上的潜在特征点剔除$如图*!I "所示$并通过拟合特征点所在行和列的像素灰度值曲线$确定特征点的实际位置$最终得到特征点$如图C 所示.图0!;JK L 特征点检测)*+,0!L 01>1:1<:7&2&Z Z 19:5W 1E&72:Q 72;J KL图1!;JK L 特征点检测)*+,1!L 019<<5W 9:1’&<9:7&2&Z Z 19:5W 1E&72:Q 72;J K LA "特征点描述利用邻域像素的梯度特征为特征点指定主方向$具体如下.确定以特征点6!=$0$"$#"为圆心%A _#("’为半径的邻域$计算各邻域像素梯度的幅值*!和角度#$*!!"$#"$!I !"-#$#"&I !"&#$#""*-!I !"$#-#"&I !"$#&#""槡*$!#$"#!"$#"$9W <:92!I !"$#-#"&I !"$#&#"I !"-#$#"&I !"&#$#""(!#""!!以$"R 的间隔将AH+R 分为B 个角度区间&M $$!$&**("N $$-**("N )$$$O *$"N $O $+$#$*$+$C (!#H "计算特征点6!=$0$"$#"邻域内各像素梯度角度在B 个角度区间内的分布情况$将各角度区间包含的像素的梯度幅值相加$幅值之和最高的角度区间M $即为特征点的主方向$$如图B 中的*C+R .HCopyright©博看网 . All Rights Reserved.!第$期裴红星#等$图像拼接技术综述为了确保特征点的旋转不变性$将特征点的邻域旋转$’取特征点的#H _#H 邻域$如图,$计算该邻域内各点梯度的幅值与角度$并使用高斯窗口对各梯度的幅值与角度高斯加权$再将#H _#H 邻域划分为#H 个$_$子邻域$在各$_$子邻域内统计B 个角度区间内的梯度幅值之和作为子邻域的种子点’#H 个种子点各有B 个方向$共构成#*B 维的特征向量$最后对#*B 维特征向量归一化$去除光照影响$保证光照不变性.图2!B 个$"R 的角度区间与梯度幅度直方图)*+,2!b W 712:9:7&272:1W 89’Q 92>:013W 9>712:D 9327:5>107Q :&3W 9D图3!;JK L 特征点描述)*+,3!L 01Z 19:5W 1>1Q <W 7E:7&272;J K L$"根据两幅图像特征点的特征向量之间的欧氏距离对特征点配对$并根据式!#"用特征点对估计空间变换模型的参数.;J K L 算法适用于平移%旋转%尺度缩放%光照不一等情况$适应性强$并且对视角变化%仿射变换也保持一定程度的稳定性’少量目标就可产生大量特征点$特征点的特征向量信息丰富$匹配精度高.该算法可以与其他形式的特征向量相结合$具有一定程度的可扩展性$是图像配准领域中的研究热点$其衍生算法加速稳健特征(AB U A,)基本满足了实时性要求.但;JK L 算法复杂$构建图像金字塔%确定特征点的准确位置%估计主方向等操作可能会带来累积误差$造成特征点稳定性较差’对纹理较少%较为平滑的图像$#*B 维特征向量可能没有显著差异$造成特征点匹配精度低.-%图像融合技术由于图像亮度差异等因素$配准后图像可能存在明显接缝$需要使用图像融合技术来消除拼接缝隙.根据图像的表征层可将图像融合分为&像素级融合%特征级融合和决策级融合($+U $#).像素级融合是目前常用的融合方法$指对像素灰度值进行直接平均%加权平均等操作$计算量较大.特征级融合是首先对图像提取轮廓%纹理%角等特征$再对这些特征分析%处理与整合$得到融合后的特征$速度较快.决策级融合是在特征级融合的基础上$对特征信息进行识别和分类$再基于认知模型和判别系统对决策的可信度量进行判断$融合效果较好$速度快.但是特征级融合和决策级融合的算法复杂$融合过程中丢失较多的原始图像信息$并且可能造成融合后图像的失真$应用较少.像素级融合中最简单的方法是直接平均法$直接对配准后图像重叠区域的灰度值取平均值$避免了灰度值直接相加造成的溢出.设!!"$#"是!#!"$#"%!*!"$#"融合后图像$则直接平均法可以表示为!!"$#"$!#!"$#"$!"$#"$!#(!#!"$#"-!*!"$#")?*$!"$#"$!!#%!*"!*!"$#"$!"$#"$!*{(!#C "!!该算法简单易行$但融合质量较差$融合后图像仍然可能存在明显拼接缝隙.加权平均法是对配准后两幅图像重叠区域的灰度值按一定规则加权后再计算平均值.设!!"$#"是!#!"$#"%!*!"$#"融合后图像$则加权平均法表示为!!"$#"$!#!"$#"$!"$#"$!#P #!#!"$#"-P *!*!"$#"$!"$#"$!!#%!*"!*!"$#"$!"$#"$!*{(!#B "CCopyright©博看网 . All Rights Reserved.郑州大学学报!理学版"第"#卷!!P#%P*分别为图像!#%!*对应像素灰度值相加时的权值$且P#-P*$#$+&P#$P*&#$常使用渐入渐出法对权值P#%P*进行动态选取$P#$"*&":?"*&"#$P*$#&P#$":&"#?"*&"#$其中&"#为待融合部分的左边界’"*为待融合部分的右边界’":为待融合像素的横坐标$且"#&":&"*(加权平均法计算简单%效率高$融合效果好$因此应用更为广泛.另外$还可以使用拉普拉斯图像金字塔($*)%小波变换($A)等方法实现图像融合$但操作复杂%耗时较长..%图像拼接面临的问题与发展在各个领域$图像拼接都面临通用性%鲁棒性与实时性的问题.由于图像种类繁多$尺寸%亮度%图像特征多变$尚没有一种算法可以适用所有情况的图像拼接$找到通用性强的图像拼接方法是目前重要的研究方向.在大尺度缩放%旋转%平移的情况下$几何畸变%重叠区域面积等问题会对图像拼接的效率与精度产生很大影响$多数算法在上述条件差别较小时可以取得良好效果$但当上述条件差别较大时$可能存在拼接效果差%甚至拼接失败的情况$提高算法的适应性和鲁棒性仍是一个重要课题.另外$诸多实际场景$如军事卫星的成像%无人汽车对路况和行人的成像与识别等$对图像拼接的实时性提出了更高的要求.目前$研究人员通常从算法和硬件两方面解决这些问题.在算法方面$常使用不同算法相结合的方式提升整体效率$如文献($$)用相位相关法对图像粗配准后$再用角点检测法进行精配准$在不影响实时性的前提下提高了对红外图像的配准精度’文献($")将V9W W7Q的高效率与;J K L描述子的稳定性相结合$先用V9W@ W7Q算法提取特征点$再用改进的;J K L特征向量对特征点配对实现图像拼接’文献($H)先根据图像的梯度和不变矩确定两幅图像的大致重叠区域$再用;J K L对重叠区域实现配准$极大提高了图像配准的鲁棒性和实时性’文献($C)使用V9W W7Q算法对;J K L提取的特征点进一步筛选$提高了特征点的准确性’文献($B)根据噪声点%边缘点%平滑点位于不同子空间的性质$用谱聚类的思想将像素进行分类并检测边缘$特别适用于包含有噪声的图像.在硬件方面$文献($,)用图形处理器!3W9E07<Q EW&<1Q Q723527:$‘M6"实现硬件加速$将配准速度提高了约#+倍’文献("+)用基于现场可编程门阵列!Z71’>@EW&3W9D D9I’139:19W W9T$K M‘N"并行处理的V9W W7Q算法$实现了视频的实时拼接.当前的图像处理理论和硬件发展水平都影响着图像拼接技术的发展与应用.未来几年$深度学习可能会对图像拼接技术产生巨大推动作用.深度学习理论诞生于*+世纪H+年代$但由于硬件技术的限制$该技术在*#世纪初才得到广泛应用$尤其是在计算机视觉和自动语音识别领域.文献("#)在仿真条件下$用全连接神经网络实现了医学上计算机断层扫描!<&D E5:1>:&D&3W9E0T$]L"与超声成像!5’:W9Q&52>Q<92$6;"图像平移关系上的配准$但还不能应用在实际中.文献("*)用同一卷积神经网络结构分别实现了对手写数字%心脏核磁共振图像两种数据集的高效配准$但单个卷积神经网络对多种场景图像配准的适应性还有待进一步研究.文献("A)首次用卷积神经网络实现了无人汽车上多模态动态视频的实时配准$但对更多平台上%更多模态的图像配准是另一个待解决的问题.目前$深度学习极大促进了图像拼接领域的发展$对图像拼接的通用性%鲁棒性与实时性都产生了积极影响$但是深度学习在图像拼接领域的应用还处在起步阶段.更多方面$如软硬件结合的方法%对多个场景的适应性%与传统图像拼接方法相结合的理论框架等$还有待进一步研究./%结语本文研究了图像拼接技术中的核心算法$首先介绍了图像拼接的技术背景%发展历史和应用领域$指出了图像拼接技术的目的与意义’然后概括了图像拼接的主要流程$包括图像预处理%图像配准和图像融合$并分析了图像之间的变换关系’着重分析对比了图像配准中的核心方法及各方法的特点$尤其对;J K L技术做了重点剖析$简述了图像融合的分类与常用技术$最后$分析了图像拼接当前面临的主要问题与未来的可能发展趋势.目前$图像拼接技术是图像处理技术的重要研究领域$已经在卫星遥感%医学图像分析%虚拟现实%增强现实等方面得到了广泛应用$也是机器人技术%自动驾驶%太空探索等前沿技术领域的重要组成部分.随着计BCopyright©博看网 . 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图像拼接总结

基于特征匹配的图像配准和图像拼接技术
一、介绍
图像配准是将同一场景拍摄的不同图像进行对齐的技术，即找到图像之间的点对点的映射关系，或者对某种感兴趣的特征简历关联。

图像拼接利用图像配准的结果，通过图像融合技术把几幅图像合成一幅大的无缝的全景图。

现在,图像拼接技术已经成为计算机图形学的研究焦点,被广泛应用于空间探测、遥感图像处理、医学图像分析、视频压缩和传输、虚拟现实技术、超分辨率重构等领域。

二、图像拼接的步骤
图像拼接的方法可分为两类：基于像素和基于特征的。

目前常用的是基于特征的方法，下面主要讲述基于特征的方法的主要步骤。

1.特征提取
常用的特征有Harris,susan等。

SIFT特征提出后，由于其具有旋转、尺度等不变性很适合图像拼接，而被广泛使用。

06年有提出了SURF特征，SURF特征是SIFT特征的改进，同样具有对旋转、尺度的不变性，不过提出速度比SIFT特征快（这是其主要优点）。

2.特征匹配
采用sift作为特征的图像拼接，一般都采用kd-tree实现特征的快速匹配。

3.内点的选取（正确匹配点）
RANSAC算法在内点的选取中被广泛使用，CVPR2005上又提出了一种PROSAC方法，速度和性能均比RANSAC算法表现好。

4．变换模型参数的估计
计算出单应性矩阵
13
1112
212223
32
3133
h
h h
H h h h
h
h h
⎤⎡
⎥⎢
=⎥
⎢
⎥⎢⎣⎦
5利用插值技术实现图像镶嵌。

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。

图像拼接技术研究与应用

图像拼接技术研究与应用图像拼接技术被广泛应用于虚拟现实、立体显示、卫星遥感等领域，它可以将多张图像拼接成一幅大图，扩大了图像的视野范围，提高了图像的信息量。

本文将介绍图像拼接技术的原理、算法和应用，并对未来的发展进行展望。

一、图像拼接技术的原理和算法图像拼接技术主要有两种方式：基于特征点匹配的图像拼接和基于全景拼接的图像拼接。

基于特征点匹配的图像拼接是指通过人工标定或自动检测的特征点进行图像匹配，找到两幅或多幅图像中相同特征点的对应关系，并对图像进行配准操作，最后将各个图像拼接成一幅整体图像。

常见的特征点包括边缘、角点和斑点等，其中，边缘和角点在图像变换过程中不易改变，因此在特征点匹配中具有较高的可靠性。

一般采用的特征点匹配算法有SIFT算法、SURF算法和ORB算法等。

基于全景拼接的图像拼接是指将多幅图像拼接成一幅全景图像，通过对图像的几何变换、测量和拼接等多种技术手段实现。

其优点是可以实现大面积连续拍摄的图像拼接，并且具有几何精度高、图像质量好、显著性强等特点。

常见的全景图像拼接算法有：小波变换、多分辨率分割、分块匹配等。

二、图像拼接技术的应用图像拼接技术广泛应用于虚拟现实、立体显示、卫星遥感等领域。

下面就这几个领域展开介绍。

1、虚拟现实虚拟现实技术是指利用电脑生成的仿真环境，使用户可以与虚拟的三维环境进行互动、探索和沟通的技术。

在虚拟现实中，图像拼接技术可以将多张全景图像拼接成一幅连续的全景图，从而提高虚拟环境的真实感和沉浸感。

2、立体显示立体显示技术是指通过特定显示设备，在屏幕上呈现出立体图像的技术。

在立体显示中，需要生成两个或多个视角的图像，并将其拼接成一个立体图像显示出来。

图像拼接技术可以将多个视角的图像拼接在一起，生成一个立体图像，实现更加逼真的立体显示效果。

3、卫星遥感卫星遥感技术是指利用卫星对地面进行距离观测、光谱观测、图像观测和雷达观测等，获取地球表面的信息，为自然资源管理、环境变化监测、灾害预警等提供数据支持。

计算机视觉技术中的图像拼接方法与技巧

计算机视觉技术中的图像拼接方法与技巧随着计算机视觉技术的发展，图像拼接技术逐渐成为计算机视觉领域中的重要应用之一。

图像拼接技术可以将多张图像融合为一张完整的大图像，从而拓展了图像处理和分析的范围。

本文将介绍图像拼接技术的方法和一些关键的技巧。

首先，图像拼接的基本原理是将多张局部重叠的图像通过几何变换和图像融合算法进行拼接。

几何变换主要包括平移、旋转、缩放和透视变换等。

平移变换是最简单的变换，通过调整图像的位置来对齐相邻图像的特征点。

旋转变换是将图像按照一定角度进行旋转以达到对齐的目的。

缩放变换可以根据图像的比例尺进行大小调整。

透视变换是在平面图像中重建三维景深。

在进行图像拼接时，一些关键的技巧可以提高拼接结果的质量和准确性。

首先，特征点检测和匹配是图像拼接中的关键一步。

特征点是图像中的显著像素点，可以通过角点检测、边缘检测等方法进行提取。

特征点匹配是将相邻图像的特征点进行对应，常见的匹配算法有SIFT、SURF和ORB等。

在进行特征点匹配时，需要考虑到图像的尺度变化、旋转和视角变化。

其次，图像拼接中的图像融合算法也是非常重要的。

常用的图像融合算法有均值融合、最大像素值融合、混合融合和多重分辨率融合等。

均值融合是将多张图像进行简单的平均处理，适用于图像拼接中的平滑过渡。

最大像素值融合是选择每个像素位置上的最大像素值，适用于多视点拼接。

混合融合是利用权重进行图像叠加，可以根据不同区域的特征进行加权融合。

多重分辨率融合是将图像分解成不同尺度的金字塔，在多个尺度上进行融合操作。

此外，为了提高图像拼接的准确性，需要考虑图像的校正和去除畸变。

图像校正可以通过相机标定来实现，校正后的图像能够消除由于镜头形变引起的影响。

去除畸变则可以通过抗畸变算法来实现，例如极点校正和拉普拉斯畸变校正等。

在实际应用中，图像拼接技术被广泛用于全景照片的生成、虚拟现实和增强现实、卫星图像的拼接以及医学影像的拼接等领域。

例如，在全景照片生成中，通过利用图像拼接技术，可以将多张相机连续拍摄的照片拼接成一张完整的全景照片。

图像拼接的原理和应用

图像拼接的原理和应用一、图像拼接的原理图像拼接是一种将多幅图像拼接成一幅大图的技术。

它可以帮助我们扩展视野，获得更大范围的图像信息。

图像拼接的原理主要包括以下几个方面：1.特征提取：在进行图像拼接之前，首先需要提取图像中的特征点。

常用的特征点提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。

2.特征匹配：通过计算图像中的特征点相似度，找到各图像间的对应关系。

常用的特征匹配算法包括基于特征点的匹配和基于区域的匹配。

3.几何变换：图像在进行拼接时，需要进行几何变换，使得各图像间的特征点能够对齐。

常用的几何变换包括相似变换、仿射变换和投影变换等。

4.图像融合：在完成图像对齐后，需要对图像进行融合，使得拼接后的图像看起来自然。

图像融合常使用的方法有无缝融合、多频段融合和多重层次融合等。

二、图像拼接的应用图像拼接技术广泛应用于许多领域，下面列举了几个常见的应用场景：1.地理测绘：通过对不同角度的航拍图像进行拼接，可以生成高分辨率的地图。

这对于土地利用分析、城市规划和灾害监测等方面非常重要。

2.视频制作：在电影和电视制作中，图像拼接技术可以将不同的视频镜头进行平滑过渡，使得观众无法察觉画面的转换，增强观赏性。

3.虚拟现实：在虚拟现实领域，图像拼接可以用于构建虚拟环境。

通过拼接多个图像，可以实现用户的全方位观察和交互体验。

4.医学影像：在医学影像的处理中，图像拼接可以帮助医生获取更全面、准确的病灶信息。

比如，可以将多张断层扫描合成一张完整的三维影像。

5.工业检测：在工业领域，图像拼接技术可以实现对大尺寸或复杂结构的物体进行检测和分析。

比如，可以拼接多张图像构成一张全景图，提供更全面的视角。

三、图像拼接的优缺点图像拼接技术的应用带来了许多便利，但同时也存在一些限制和缺点。

优点：•视角扩展：通过图像拼接，可以将多张图像拼接成一张大图，扩展视野范围，获得更全面的信息。

•画面连续：通过拼接图像，可以实现画面的连续性，使得观看者无法感知画面的变换，提升用户体验。

如何利用测绘技术进行图像拼接

如何利用测绘技术进行图像拼接测绘技术的发展为人们对地理信息的获取和处理提供了有力的工具。

其中，图像拼接技术作为测绘技术的重要组成部分，广泛应用于遥感影像、地理信息系统以及虚拟现实等领域。

本文将探讨如何利用测绘技术进行图像拼接，并分析其中的关键技术和方法。

一、图像拼接的概念及应用图像拼接是将多幅图像通过特定算法处理后，无缝地合并成一幅较大场景的技术。

它可以将多段拍摄或录制的图像合成为一张完整、连贯的图像，从而提供更全面、详细的地理信息。

图像拼接在地理测绘、环境监测、城市规划等领域具有广泛应用，可以帮助人们更好地认识和管理地理环境。

二、图像拼接的关键技术1. 特征提取与匹配图像拼接的第一步是对图像中的特征进行提取和匹配。

通过提取图像中的特征点、边缘线等关键特征，然后通过匹配算法找到这些特征在不同图像中的对应关系，从而确定拼接的位置和方式。

2. 图像对齐对图像进行对齐是图像拼接的核心技术之一。

由于拍摄或录制时可能存在拍摄角度、光照条件、畸变等因素的差异，所以需要对图像进行校正以保证拼接的准确性。

常用的图像对齐方法包括基于特征点匹配的变换、基于全局优化的变形等。

3. 图像融合图像融合是将拼接后的图像进行平滑过渡，使得合成的图像在色彩、亮度和纹理上保持一致。

常用的图像融合技术包括多分辨率融合、梯度域融合和拉普拉斯金字塔融合等。

三、测绘技术在图像拼接中的应用1. 遥感影像拼接遥感影像拼接是利用遥感技术获取的多幅遥感影像进行拼接，以获取更大范围、更高分辨率的影像。

通过将多幅影像拼接在一起，可以提供连续的地表信息，对于土地利用、生态环境等方面的研究具有重要意义。

2. 地理信息系统地理信息系统（GIS）是将地理空间数据与属性数据相结合的信息处理系统。

测绘技术的图像拼接可以提供更全面、详细的地理信息，可以用于城市规划、土地管理、导航系统等方面。

3. 虚拟现实图像拼接技术在虚拟现实中的应用越来越广泛。

通过对多个场景图像进行拼接和融合，可以生成逼真、连续的虚拟环境，为虚拟现实应用提供更真实、沉浸式的体验。

图像拼接算法

图像拼接算法简介图像拼接算法是一种用于将多个图像合并成一个更大图像的技术。

该算法通过找到输入图像之间的共同特征点并对齐它们，然后通过一些图像处理方法来融合它们，从而生成一个完整的图像。

拼接算法可应用于多个领域，如摄影、航拍、医学图像等。

在这些领域中，往往需要获取更大的视野范围或更高的分辨率，因此使用拼接算法可以满足这些需求。

基本步骤图像拼接算法通常包括以下几个基本步骤：1.特征点检测：首先对输入图像进行特征点检测，例如使用SIFT（尺度不变特征变换）算法。

特征点是图像中具有显著特征的一组像素。

2.特征点匹配：将不同图像中的特征点进行匹配，并根据匹配程度将它们分组。

常见的算法有RANSAC（随机抽样一致性）算法。

3.图像对齐：通过对齐特征点，将不同图像进行几何变换，从而使它们在同一坐标系下对齐。

常见的变换包括平移、旋转、缩放等。

4.图像融合：将对齐后的图像进行融合，使它们看起来无缝连接。

常见的融合方法有线性融合、金字塔融合、平面拼接等。

算法实现以下是一个简单的图像拼接算法的示例实现：import cv2import numpy as npdef stitch_images(images):# 特征点检测sift = cv2.SIFT_create()keypoints = []descriptors = []for image in images:kp, des = sift.detectAndCompute(image, None) keypoints.append(kp)descriptors.append(des)# 特征点匹配matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2)matches = []for i in range(len(keypoints) -1):matches.append(matcher.match(descriptors[i], descriptors[i+1]))# 图像对齐homography_matrices = []for i in range(len(matches)):src_pts = np.float32([keypoints[i][m.queryId x].pt for m in matches[i]]).reshape(-1, 1, 2)dst_pts = np.float32([keypoints[i+1][m.trainI dx].pt for m in matches[i]]).reshape(-1, 1, 2)M, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, c v2.RANSAC, 5.0)homography_matrices.append(M)# 图像融合result = images[0]for i in range(len(images) -1):result = cv2.warpPerspective(result, homograp hy_matrices[i], (result.shape[1] + images[i+1].sh ape[1], result.shape[0]))result[0:images[i+1].shape[0], 0:images[i+1]. shape[1]] = images[i+1]return result结果展示下面是使用示例实现对两张图像进行拼接的结果展示：import cv2import matplotlib.pyplot as pltimage1 = cv2.imread('image1.jpg')image2 = cv2.imread('image2.jpg')result = stitch_images([image1, image2])plt.imshow(cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RG B))plt.axis('off')plt.show()总结图像拼接算法是一种用于将多个图像合并成一个更大图像的技术。

图像处理中图像拼接的使用教程

图像处理中图像拼接的使用教程图像拼接是图像处理领域中常用的技术之一，它可以将多张图像拼接成一张完整的图像。

图像拼接在许多领域都有广泛的应用，比如摄影、计算机视觉和地理信息系统等。

本文将介绍图像拼接的基本概念、步骤和常用的算法，帮助读者了解和掌握图像拼接的使用方法。

一、图像拼接的基本概念图像拼接是将多张图像合成一张完整的图像的过程。

通常情况下，我们可以将待拼接的图像称为输入图像，合成后的图像称为输出图像。

图像拼接的目标是将输入图像中的不同部分进行匹配和融合，最终得到一张无缝衔接的输出图像。

图像拼接主要有两个方面的挑战：图像校准和图像融合。

图像校准是指将输入图像进行对齐，使得它们在像素级别上对应的区域重合；图像融合是指将对齐后的图像进行合并，使得边缘和颜色过渡自然，不出现明显的瑕疵。

二、图像拼接的步骤图像拼接的过程可以分为以下几个步骤：1. 图像对齐：将输入图像进行校准，使得它们在对应位置上有相似的内容。

图像对齐主要有两种方法，一种是通过特征点匹配，找到多张图像之间的对应关系；另一种是通过图像变换，将输入图像进行平移、旋转或缩放，使得它们对齐。

2. 融合顺序确定：确定图像拼接的顺序。

在拼接过程中，先拼接的图像通常会被后拼接的图像覆盖，因此需要根据图像内容和拼接效果来确定融合的顺序。

3. 图像融合：将图像对齐后，进行图像的融合。

常用的图像融合算法有线性混合、渐进混合和多频段混合等。

图像融合过程中，需要注意颜色平衡和边缘过渡的处理，以保证融合后的图像看起来自然和连贯。

4. 图像修复：对拼接后的图像进行修复，去除可能出现的瑕疵和噪点。

修复可以通过图像修复算法或者局部图像处理的方式进行。

三、常用的图像拼接算法在图像拼接中，有一些经典的算法常被使用，包括如下几种：1. 特征点匹配算法：通过特征点检测和匹配，找到多个图像中的对应点。

常用的特征点检测算法有SIFT、SURF和ORB等，特征点匹配可以使用RANSAC或最小二乘法等优化算法。

图像拼接技术论文（2）

图像拼接技术论文(2)图像拼接技术论文篇二基于图切割的图像拼接技术摘要：图像拼接作为基于图像绘制的一部分近年来成为研究的热点之一。

本文对图像拼接技术进行研究，详细的分析了新的基于图切割的拼接方法。

该方法在相位校正的基础上将图切割和泊松融合相结合实现拼接，图切割用于搜索全局最优的缝合线以去除鬼影，泊松融合用于曝光差异的处理。

本文给出新的基于梯度方向直方图统计的权值计算方法，实现稳定的图切割。

另外，本文还设计出重叠过渡的泊松融合方法，较好地完成图像合成。

关键词：图像拼接;图切割;泊松融合中图分类号：TP302文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)18-31715-02A NoveI Image Mosaic Method Based on Graph CutWANG Qi-hui(Hangzhou Normal University,Hangzhou 310011,China)Abstract:Image mosaic is one of the topics of image based rendering(IBR) these years.A noveI image mosaic method based on graPh cut.This method first calculates. Phase correlation and then reaches image mosaic by graph cut and poisson image fusion.Graph cut is used to find a globally optimized seam-line for deghosting while poisson image fusion is used to realize smooth mosaic without exposure difference.A new weight calculation method based on the statistics of guadient direction histogram is presented here in order to robustly realize graph cut.An edge transition poisson image fusion method is also proposed to reach exposure difference removalKey words:image mosaic;multiresolutions pline mosaic;graph cut前人对图切割在图像编辑上的应用已做一些研究[Ag~l2a004，Lvein2004，Li2004，Roht2er0O4]，这些应用的特点都是如何定义合适的权系数以完成特定的应用需求，而所有的这些权系数都是直接利用色彩强度差或梯度强度差进行计算。

医疗图像配准与拼接技术综述

医疗图像配准与拼接技术综述概述：医疗图像配准与拼接技术是医学影像领域的一项重要研究内容，主要目的是将多个不同时间、不同成像模态或不同视角的医学图像进行准确的对齐，并将它们融合为一个完整的、更具有信息丰富性的图像。

这项技术在临床诊断、手术规划、病情监测等领域具有广泛的应用前景。

一、医疗图像配准技术1. 刚体图像配准刚体图像配准是指在保持图像形状和大小不变的前提下，将两个或多个医学图像对齐的过程。

常用的配准方法包括基于特征点的方法、基于互信息的方法和基于仿射变换的方法。

刚体配准适用于同一患者不同时间的图像对齐，或者同一成像模态下的不同视角图像对齐。

2. 弹性图像配准弹性图像配准旨在解决非刚性形变的医学图像对齐问题。

这种形变包括组织的扭曲、膨胀和收缩等。

常用的弹性配准方法包括基于有限元的方法、基于图像上的网格变形的方法和基于神经网络的方法。

弹性图像配准在手术导航、病灶分割等领域具有广泛的应用。

二、医疗图像拼接技术1. 普通图像拼接普通图像拼接是指将多幅图像拼接为一幅大图。

这种方法常用于平面图像（如X光片、CT图像）的拼接，通过优化图像之间的重叠区域，将多个部分图像无缝拼接为一幅完整的图像。

2. 三维医疗图像拼接三维医疗图像拼接是指将多个三维医学图像（如MRI、CT等）进行拼接，生成一个连续的三维图像。

这种方法常用于手术导航、病灶分析等领域。

常用的方法包括基于体素的方法、基于特征的方法和基于表面重建的方法。

三、医疗图像配准与拼接技术的挑战1. 图像质量差异不同来源、不同时间、不同设备采集的图像存在着质量差异，如噪声、伪影、扭曲等。

这些质量差异使得图像配准和拼接变得困难，需要采用先进的方法来克服。

2. 大规模图像数据处理随着医学图像数据的快速增长，面对庞大的图像数据量，如何快速、准确地进行配准和拼接成为一个挑战。

高效的算法和计算资源是解决这个问题的关键。

3. 算法自动化与可靠性医学图像配准与拼接过程中，需要人工干预的步骤较多，且算法的结果对医学诊断具有重要影响。

图像拼接技术研究综述

远程会诊和手术参与的三维场景，音乐会
变换，在对齐两幅图像的位移位置后，两幅算法来选择相应的预处理算法，从而提高图像的对齐点可以通过搜索最大值的位置
得到。
或体育赛事，或参加远程教育和虚拟教室
等。
图像拼按精度和速度。此外，拼接图像变换
模型的选定还可以根据原始图像的特性来，这样就可以选择合适的图像拼接预处
１．２提高图像的分辨率
利用具有重叠区域的多幅图像或者视图像的重叠区域包含实际场景的很多冗余
略定位。以便在进行精确配准时，减小误，
幅或者多幅图像在空间位置上的对准。如
１．３增大光学系统的视场角
差缩小搜索范围。首先，一个彩色图像转换果对同一目标的两个图像是相同的，即可
常复杂的技术过程，由于捕捉到不同时刻，
２．１．３灰度图投影算法
如果垂直方向上的平移可以忽略，而理算法和图像行粗图像配准的定义是关于同一目标的两
频图像序列可以生成超分辨率图像，因为且水平方向上平移较小的时候，可以使用２．２图像配准信息。

图像拼接算法

图像拼接算法1. 简介图像拼接是将多幅图像拼接成一幅大图的过程。

在计算机视觉和图像处理领域中，图像拼接广泛应用于全景图像拼接、卫星图像拼接、医学图像拼接等诸多领域。

图像拼接算法基于特征点匹配和图像变换等技术，能够将多幅图像的内容无缝地拼接在一起，形成一幅完整的图像。

2. 图像拼接算法的基本原理图像拼接算法的基本原理主要包括以下几个步骤：2.1 特征点提取与匹配在图像拼接过程中，首先需要提取每幅图像的特征点，常用的特征点提取算法有SIFT、SURF、ORB等。

然后通过特征点的描述子，使用匹配算法（如FLANN、KNN等）来找到多幅图像之间的特征点对应关系，从而实现匹配。

2.2 图像变换在特征点匹配的基础上，需要进行图像变换，将多幅图像对齐。

常用的图像变换方法包括仿射变换、透视变换等。

通过计算变换矩阵，可以将特征点在不同图像中的位置转换到同一个坐标系下，实现图像对齐。

2.3 图像融合图像对齐后，还需要进行图像融合，将多幅图像拼接在一起形成一幅完整的图像。

常用的图像融合方法有重叠区域平均法、无缝融合法等。

通过合理地选择图像融合方法，可以使得拼接后的图像在视觉上看起来更加自然、连贯。

3. 常见的图像拼接算法3.1 SIFT算法SIFT（Scale-invariant Feature Transform）算法是一种高效的特征点提取算法，它能够提取出物体的尺度不变特征，并且对旋转、尺度、亮度的变换具有一定的鲁棒性。

SIFT算法在图像拼接过程中被广泛应用，在特征点的匹配和图像变换中发挥着重要作用。

3.2 RANSAC算法RANSAC（Random Sample Consensus）算法是一种鲁棒性较好的参数估计算法，它能够通过采样和迭代的方式，从一组可能含有外点的数据中估计出最优参数。

在图像拼接中，RANSAC算法常用来估计图像间的几何变换关系，从而实现图像对齐。

3.3 多频段融合算法多频段融合算法是一种基于图像金字塔的融合方法，它将图像分解为不同尺度的图像金字塔，然后通过逐层融合的方式将图像进行拼接。

图像拼接技术综述

收稿日期:2007-07-10;修回日期:2007-09-19 基金项目:国家/8630计划资助项目(2006AA01Z127)作者简介:王娟(1980-),女,山东沂水人,硕士研究生,主要研究方向为数字图像处理(h i w angj uan@stu .s nnu );师军(1957-),男,副教授,主要研究方向为人工智能、数字图像处理等;吴宪祥(1980-),男,讲师,博士研究生,主要研究方向为智能信息处理、计算机视觉等.图像拼接技术综述*王娟1,师军1,吴宪祥2(1.陕西师范大学计算机科学学院,西安710062;2.西安电子科技大学机电工程学院I C I E 研究所,西安710071)摘要:给出了图像拼接的一般流程,在此基础上将图像拼接技术分为两个关键技术)))图像配准技术和图像融合技术,并分别对图像配准技术和图像融合技术的经典算法及最新算法作一概述和比较。

关键词:全景图像;图像拼接;图像配准;图像融合中图分类号:TP391 文献标志码:A 文章编号:1001-3695(2008)07-1940-04Survey o f im age m osaics techn i quesWANG Juan 1,S H I Jun 1,W U X ian -x i ang 2(1.S chool o f C o mputer Science ,Shaanx iN or m al Un i versit y,X i .an 710062,Ch i na;2.ICIE Institute ,S chool of E lect ro m ec han ic a l Eng i nee -ring,X i d i an Un i versit y,X i .an 710071,Ch i na )Abstract :F irstl y ,this paper presen ted the flo w of the m i agemosaics .Then ,i ntroduced and d iscussed the recent al gorit hm s as w ell as the classical al gorit hms of the m i age reg i strati on techniques and the m i age fus i on techn i ques ,as t w o key techn i ques of the m i agem osai cs .Key words :panora m i c m i age ;m i agem osaics ;m i age registration ;m i age fus i on0 引言图像拼接技术就是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)拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术。

图像处理中图像拼接算法的使用技巧

图像处理中图像拼接算法的使用技巧图像拼接是一种常见的图像处理技术，它可以将多张小图像拼接在一起，形成一张大图像。

在许多领域中，如计算机视觉、遥感图像分析和医学图像处理等，图像拼接技术都被广泛应用。

本文将介绍图像拼接算法的使用技巧，帮助读者更好地理解和应用该技术。

一、图像拼接算法概述图像拼接算法的目标是将多张重叠的小图像拼接成一张大图像。

一般来说，图像拼接算法的主要步骤包括特征提取、特征匹配、图像配准和图像融合。

特征提取是图像拼接的第一步，其目的是提取图像中的显著特征，如角点、边缘等。

常用的特征提取算法有SIFT、SURF和ORB等。

特征匹配是图像拼接的关键步骤，其目的是在不同图像中匹配相似的特征。

常用的特征匹配算法有基于距离的匹配算法，如最近邻匹配和最佳匹配等。

图像配准是图像拼接的核心步骤，其目的是将匹配到的特征点对准。

常用的图像配准算法有仿射变换和透视变换等。

图像融合是图像拼接的最后一步，其目的是将拼接后的图像进行平滑过渡，使整体效果更加自然。

常用的图像融合算法有图像重叠区域的加权平均法、多幅图像的平均法和泊松融合等。

二、图像拼接算法的使用技巧1.选择适当的特征提取算法在图像拼接中，特征提取算法起到了至关重要的作用。

选择适合具体任务的特征提取算法可以提高拼接效果。

例如，对于包含大面积纹理的图像，SURF算法在提取特征时更具优势；而对于具有尺度变换的图像，SIFT算法更适合。

2.优化特征匹配算法特征匹配是图像拼接过程中的关键步骤。

设计优化的特征匹配算法可以提高匹配的准确性和鲁棒性。

对于基于距离的匹配算法，可以通过采用剔除异常值、使用自适应阈值或基于机器学习的方法来提高匹配结果的质量。

3.精确的图像配准图像配准是确保拼接效果准确的关键步骤。

对于平面图像，可以使用仿射变换进行配准；而对于具有透视变换的图像，应使用透视变换进行配准。

在图像配准过程中，可以通过调整变换参数、增加匹配点对数和使用非线性优化方法等技巧来提高拼接效果。

计算机视觉中的图像拼接与全景重建技术

计算机视觉中的图像拼接与全景重建技术计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”并理解图像的科学与技术。

在计算机视觉中，图像拼接与全景重建技术起着重要的作用。

图像拼接是指将多幅图像拼接成一幅大图像的技术，而全景重建则是根据拍摄场景的多个视角，恢复出逼真的全景图像。

本文将详细介绍图像拼接和全景重建的原理、技术以及应用。

首先，让我们来了解图像拼接技术。

图像拼接的目标是将多幅独立的图像无缝地拼接在一起，形成一幅具有更广视野的图像。

为了实现这一目标，图像拼接技术主要包括图像对齐、特征提取和特征匹配几个关键步骤。

图像对齐是图像拼接的第一步，它的目标是通过将图像进行几何变换使它们对齐。

常见的图像对齐方法包括基于特征点的对齐和基于图像的对齐。

前者通过检测并匹配图像中的特征点，然后根据特征点的几何关系进行对齐；而后者则通过计算两幅图像的光度差异来进行对齐。

选择哪种方法取决于应用场景和图像的特点。

特征提取是图像拼接的第二步，它的目标是从图像中提取出具有代表性的特征。

在图像拼接中，常用的特征包括角点、边缘和纹理等。

这些特征能够在图像之间建立联系，并用于后续的特征匹配。

特征匹配是图像拼接的第三步，它的目标是通过对特征进行匹配，找到图像之间的对应关系。

特征匹配算法可以根据特征的相似性来计算匹配度，并从候选匹配中选择出最佳匹配。

常用的特征匹配算法包括最近邻匹配、RANSAC和Hough变换等。

接下来，让我们来了解全景重建技术。

全景重建的目标是根据拍摄场景的多个视角，恢复出逼真的全景图像。

全景重建技术主要包括图像拼接和全景渲染两个关键步骤。

图像拼接在全景重建中发挥着至关重要的作用。

在图像拼接阶段，我们已经了解了如何将多幅图像无缝地拼接在一起。

在全景重建中，我们进一步可以利用拼接后的图像来估计相机的运动轨迹和场景的深度信息。

全景渲染是全景重建的最后一步，它的目标是将拼接的图像进行扭曲纠正和光照一致化，以使全景图像看起来更加自然和连续。

图像拼接简介

图像特征提取：
图像特征，从数学角度讲，是将高维的整幅图像，降维后所得到的能以低维的形式描述图像的特征向量。从图像处理角度讲，是图像中能表达我们“感兴趣”的部分。最有效的两种算法： Harris 角点算法和 SIFT算法。
Harris 角点特征提取算法：
该方法使用图像灰度的一阶偏导来描述亮度变化，把亮度变化值大于给定阈值的点选为角点。
归一化互相关函数：
ncc的值越大，表明两点是匹配点的可能性就越大。除了ncc，还有ssd、sad等等算法
图像变换：
联立8个方程，得到确定两幅图像间的变换参数。分别包含了旋转和平移分量。
图像无缝拼接：
实现了图像间的平滑过渡，从而消除了拼接的痕迹．但是这种方法较适合于水平方向之间的拼接。
效果展示！
图像拼接技术
演讲人：肖冲
研究背景：
图像拼接是将一组具有重叠区域的低分辨率或小视角图像，经过一定的处理技术，组合成一幅高分辨率、大视角的新图像，组合后的图像包含拼接前全部图像的所有信息。
因为相机的分辨率一定，拍摄的场景越大，得到的图像分辨率就越低；为了在不降低图像分辨率的条件下获取超宽视角甚至 360度的全景图，利用计算机进行图像拼接被提出并逐渐研究发展起来。
式中，det为矩阵的行列式；r为矩阵的迹；k 根据实际情况取值0.001～0.06．其判断标准为：设定一个合理的阈值Ｔ，当实际计算出来的Ｒ大于该阈值时，则表示找到了一个角点，否则就不是．
提取出特征点后，每幅图像的特征点有很多冗余，采用以特征点为中心的灰度窗归一化互相关来对特征点集合进行初步匹配计算，减少差异较大的特征点对．在此，本文选择的窗口大小为10×10．

图像拼接介绍

机动飞行环境无人机航拍图像拼接技术研究引言随着无人机技术的迅速发展和广泛应用，无人机搭载光电成像探测器拍摄战区图像信息，实现战区的综合情报感知，在战场侦察中发挥了重要作用。

但航拍图像的海量应用，使得战场指挥人员感到情报信息的杂乱和无序，为提高战场情报的综合利用效率，实战环境下的航拍图像拼接显得尤为重要。

图像序列拼接是指将一组有一定重合区域的图像序列拼接为一幅能够更为全面描述场景内容的全景图像的过程，它能够弥补单幅图像分辨率低、视野范围小的缺陷，有助于战场指挥人员对战区有更全面、更直观的了解[1]。

传统的拼接技术需要图像的正射影像图，但在复杂作战环境下，无人机根据作战需要，按照规划航路在战区上空盘旋机动，不断调整飞行高度、飞行姿态，同时光电探测器不断进行搜索和扫描，探测器不可能按照理想状态垂直向下探测，图像相对于地面坐标系会发生几何平移、旋转、尺度变换等。

而传统的图像拼接算法，无法克服图像旋转、尺度变换等问题，不适合无人机实际的作战使用环境。

在此背景下，本文提出了一种全新的图像拼接方法。

1 基本原理和工作流程本文针对无人机图像的几何畸变，在图像进行拼接前，首先根据飞行航路、飞机的姿态、探测器指向、运动趋势等信息，得出准确的投影模型，实现图像的动态校正。

在图像拼接的同时使用合适的图像融合方法，消除图像拼接边缘的模糊和误差，实现无缝拼接。

具体工作流程见图1。

图1 工作流程2.1 图像的采集和预处理图像拼接系统同步采集无人机探测的战区图像信息和飞行航路、地理坐标、飞行姿态、探测器状态、探测器指向等各种信息，并采用合适的解码方式和滤波、增强等处理技术恢复图像和数据格式。

2.2 图像的动态校正与普通的地面全景图像拼接不同，无人机拍摄的图像都有对应的坐标参数，在进行图像拼接之前需要利用状态参量对图像信息进行分析。

图像的校正将对像点实时量测，逐帧进行处理。

针对无人机拍摄图片会产生几何畸变的事实，要根据飞行航路、飞机俯仰角、滚转角、航向角，以及机载图像探测器方位角、俯仰角等参数，获得准确的投影模型，使每幅图像处于相同的坐标平面上，实现图像校正，同时估算出相邻图像重叠的区域，这样能够缩小后期寻找特征点需要扫描的范围，减少拼接过程中需要处理的数据量。