matlab的图像拼接程序(20210119152549)

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matlab图像拼接算法

对齐算法流程
投影到统一坐标系
初始变换矩阵M 初始变换矩阵
非线性最小二乘法进行优化
图像合成
最终变换矩阵M 最终变换矩阵
初始变换矩阵的获取初始变换矩阵M可以通过提取特征点或者在频域上计算两幅图像的相位相关等方法来得到。 MATLAB中内建有cpselect函数，该函数允许用户在将要拼接的两幅图像的重叠区域中手工选取一定数量的匹配特征点对然后自动给出两幅图像之间的初始变换矩阵。
内容提要图像拼接简介图像拼接的主要步骤摄像机运动的投影模型（projective model) 图像的对齐(registration) 图像的合成(blending) 图像拼接试验
图像拼接简介
什么是图像拼接？
将多幅在不同时刻、从不同视角或者由不同传感器获得的图像经过对齐然后无缝地融合在一起，从而得到一幅大视场、高分辨率图像的处理过程。该图像被称为全景图。
摄像机运动模型
homography
摄像机的8-参数运动模型源自常见的几种几何变换：平移（translation)
旋转 (rotation)
水平切变 (horizontal shear)
投影 (projection)
8-参数运动模型
假设 p ' ( x' , y ' )T 和 p = ( x, y ) 分别是一个象素点的新旧坐标，一个二维仿射变换可以写为： p ' = Mp + t 或是 x' = a11 a12 x + t x y' a a22 y t y 21
m0 = m3 m 6
m1 m4 m7

在Matlab中进行图像融合与图像叠加的方法与技巧

在Matlab中进行图像融合与图像叠加的方法与技巧引言：随着数字图像处理和计算机视觉领域的发展，图像融合和图像叠加变得越来越重要。

图像融合是指将多幅图像合成为一幅具有更清晰、更丰富信息的图像，而图像叠加则是在保留所叠加图像的原始信息的同时，使图像更加丰富和易于理解。

Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以很方便地进行图像融合与图像叠加。

一、图像融合的方法与技巧1. 融合算法图像融合的基本方法有加权平均法、空间域融合法、频域融合法、小波融合法等。

加权平均法是最简单的方法，通过计算图像像素的平均值来融合。

空间域融合法是通过对直接融合的图像进行空间域操作来提取融合结果。

频域融合法则是通过将图像转换到频域，然后进行频域操作来实现融合。

小波融合法是基于小波变换的方法，利用小波分析的多尺度分解能力对图像进行分析和融合。

根据具体需求和图像的特点，选择合适的融合算法是非常重要的。

2. 图像预处理在进行图像融合之前，通常需要进行图像预处理，以提高融合结果的质量。

常用的图像预处理方法包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波等。

灰度拉伸是通过对图像的像素值进行线性变换，将图像像素值的范围拉伸到合适的范围内，从而增加图像的对比度。

直方图均衡化则是将图像的像素值在灰度直方图上均匀分布，以增强图像的细节。

滤波是通过对图像进行滤波操作，如低通滤波、高通滤波等，以去除图像中的噪声和不需要的细节。

3. 图像融合的策略图像融合的策略可以根据具体需求来选择。

常见的策略包括全局融合和局部融合。

全局融合是将所有图像的信息进行融合，得到整体的融合结果。

而局部融合则是将不同图像的不同区域进行融合，以保留更多的细节和纹理。

根据具体应用和需求，选择合适的融合策略可以使融合结果更加符合实际需求。

4. 参数设置与调整在进行图像融合过程中，不同的算法和方法有各自的参数，根据不同的图像和具体应用，需要适时地进行参数的设置和调整。

图像处理matlab及图像融合图像镶嵌图像拼接

图像处理matlab及图像融合图像镶嵌图像拼接在实际的对图像处理过程中，由于我们读出的图像是unit8型，⽽在MATLAB的矩阵运算中要求所有的运算变量为double型（双精度型）。

因此读出的图像数据不能直接进⾏相加求平均，因此必须使⽤⼀个函数将图像数据转换成双精度型数据。

MATLAB中提供了这样的函数：im2double函数，其语法格式为：I2 = im2double(I1)其中I1是输⼊的图像数据，它可能是unit8或unit16型数据，通过函数的变化输出I2为⼀个double型数据，这样两图像数据就可以⽅便的进⾏相加等代数运算.要把double的图像（范围是0到1）再次转化为256灰度值的，可以这样Igrey= uint8(I2*255)图像类型转换函数：dither() 通过颜⾊抖动，把真彩图像转换成索引图像或灰度图象转换成⼆值图像gray2ind() 将灰度图像（或⼆值图像）转换成索引图像grayslice() 通过设定的阈值将灰度图象转换成索引图像im2bw() 通过设定亮度阈值将灰度、真彩、索引图象转换成⼆值图像ind2gray() 将索引图象转换成灰度图象ind2rgb() 将索引图象转换成真彩⾊图像mat2gray() 将⼀个数据矩阵转换成⼀幅灰度图象rgb2gray() 将真彩转换成灰度图象rgb2ind() 将真彩转换成索引图象图像类型与类型间的转换1。

索引图像：包括⼀个数据矩阵X和⼀个⾊图阵MAP。

矩阵元素值指向MAP中的特定颜⾊向量。

2。

灰度图像：数据矩阵I，I中的数据代表了颜⾊灰度值。

矩阵中的元素可以是double类型、8位或16位⽆符号的整数类型。

3。

RGB图像：即真彩图像。

矩阵中每个元素为⼀个数组，数组的元素定义了像素的红、绿、蓝颜⾊值。

RGB数组可以是double类型、8位或16位⽆符号的整数类型。

4。

⼆值图像：⼀个数据阵列，每个象素只能取0或1。

矩阵的基本运算⾏列式求值：det(A)矩阵加减：+、-矩阵相乘：*矩阵左除：A/B %相当于inv(A)*B矩阵右除：A\B %相当于A*inv(B)矩阵的幂：^矩阵转置：'矩阵求共轭(实部相同，虚部相反)：conj(X)矩阵求逆：inv(X)级数的求和与收敛symsum(fun,var,a,b):其中fun是通项表达式，var为求和变量，a为求和起点，b为求和终点例如：I为1/[n*(2n+1)]从1到正⽆穷的和，求Isyms n;f1=1/(n*(2*n+1));I=symsum(f1,n,1,inf)计算结果为：I =2-2*log(2)空间曲⾯mesh()函数语法：mesh(Z):mesh(X,Y,Z,C):其中C是⽤来定义相应点颜⾊等属性的数组例：求x^2+y^2=z的空间曲⾯x=-4:4;y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y);%⽣成x,y坐标Z=X.^2+Y.^2;mesh(X,Y,Z)曲⾯图[x,y]=meshgrid(xa,ya) 当xa,ya分别为m维和n维⾏向量，得到x和y均为n⾏m列矩阵。

如何使用Matlab进行图像拼接和图像融合技术实现

如何使用Matlab进行图像拼接和图像融合技术实现引言：随着数字图像处理的快速发展，图像拼接和融合技术在许多领域中得到了广泛应用，如航空摄影、医学影像和虚拟现实等。

在本文中，我们将探讨如何使用Matlab软件来实现图像拼接和图像融合的技术。

通过学习这些技术，您将能够将多个图像合并为一个大的全景图像，并且可以通过融合不同曝光或不同焦距拍摄的图像来得到一个更高质量的图像。

一、图像拼接技术图像拼接是将多幅图像无缝合并为一个更大的全景图像的过程。

在Matlab中，可以通过以下步骤进行图像拼接：1. 加载图像：使用imread函数加载所有待拼接的图像。

确保拼接的图像具有重叠区域。

2. 检测特征点：使用SURF（Speeded-Up Robust Features）等特征检测算法在每个图像中找到相应的特征点。

Matlab中提供了现成的函数，如detectSURFFeatures和extractFeatures等。

3. 匹配特征点：使用特征描述符算法（如SURF）比较两幅图像的特征点，并找到相似的特征点。

Matlab中提供了matchFeatures函数来实现。

4. 估计变换矩阵：使用RANSAC算法估计两幅图像之间的单应性变换矩阵，该矩阵描述了如何将一个图像变换到另一个图像中。

Matlab中的estimateGeometricTransform函数可以实现这一步骤。

5. 图像拼接：使用warping技术将所有图像根据变换矩阵进行变换，并将它们拼接在一起。

Matlab提供了warp函数来实现这一过程。

6. 调整拼接后的图像：根据需求，使用imcrop函数对拼接图像进行裁剪，并使用imresize函数调整尺寸。

通过以上步骤，您可以使用Matlab实现图像拼接技术，并得到一个无缝连接的全景图像。

二、图像融合技术图像融合是将不同曝光或不同焦距下拍摄的图像进行融合，以得到更高质量的图像。

在Matlab中，可以通过以下步骤实现图像融合：1. 加载图像：使用imread函数加载待融合的图像。

Matlab中的图像配对和立体视觉分析技巧

Matlab中的图像配对和立体视觉分析技巧Matlab作为一款功能强大的科学计算软件，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。

本文将介绍Matlab中的图像配对和立体视觉分析技巧，帮助读者深入了解和运用这些技术。

一、图像配对技巧图像配对是指将两个或多个图像进行匹配、对齐或比较的过程。

在计算机视觉和图像处理领域，图像配对是一项基本任务，应用广泛。

而Matlab提供了许多强大的函数和工具箱来实现图像配对。

首先，图像预处理是图像配对的关键步骤。

在Matlab中，可以使用imread函数读取图像，并使用imresize函数进行图像大小的调整。

此外，还可以使用imadjust函数进行图像的亮度、对比度调整，以便更好地进行后续处理。

其次，Matlab提供了多种图像配对算法，如最小二乘法、局部敏感哈希（LSH）和支持向量机（SVM）等。

其中，最小二乘法是一种常用的线性回归方法，可以用于图像的几何校正和配准。

而LSH和SVM则主要用于图像的相似性匹配和分类。

另外，Matlab还提供了一些特征提取和匹配函数，如Harris角点检测、SIFT特征提取和RANSAC算法等。

这些函数可以帮助用户从图像中提取关键特征，并找到图像之间的对应关系，从而实现图像配对。

最后，Matlab还支持通过可视化展示来进行图像配对结果的分析和评估。

用户可以使用imshow函数显示图像，使用plot函数绘制关键特征点，并使用imblend函数将配对结果进行融合。

此外，还可以使用imhist函数绘制图像的直方图，用于对比不同图像之间的差异。

二、立体视觉分析技巧立体视觉分析是指通过两个或多个视觉传感器获取的图像，计算出相应物体的三维信息的过程。

在Matlab中，也提供了许多用于立体视觉分析的函数和工具箱，帮助用户实现立体视觉处理。

首先，图像校正是立体视觉分析的基础步骤。

在Matlab中，可以使用stereoRectify函数进行图像的校正，从而消除因视角不同而引起的畸变和误差。

Matlab中的图像拼接与合成方法

Matlab中的图像拼接与合成方法图像拼接和合成是数字图像处理中的重要技术，在许多领域都有广泛的应用，如计算机视觉、图形学、遥感和医学图像等。

在Matlab中，我们可以利用一些强大的工具和函数来实现图像拼接与合成。

一、图像的基本处理在进行图像拼接与合成之前，我们需要先对待处理的图像进行一些基本的预处理，比如图像的读取、转换、调整和裁剪等。

Matlab提供了丰富的函数和工具箱来完成这些任务。

1. 图像读取与转换Matlab中可以使用imread函数来读取图像，支持多种图像格式，如JPEG、PNG和BMP等。

读取后的图像可以保存在一个矩阵中，每个像素的值代表该位置的颜色信息。

读取图像示例代码：image = imread('image.jpg');对于彩色图像，可以使用rgb2gray函数将图像转换成灰度图像，方便后续处理。

转换为灰度图像示例代码：gray_image = rgb2gray(image);2. 图像调整与裁剪Matlab中提供了imresize函数来调整图像大小，可以根据比例因子或指定的尺寸来调整图像。

另外，还可以使用imcrop函数来裁剪图像，根据指定的位置和尺寸来截取感兴趣的部分。

调整图像大小示例代码：resized_image = imresize(image, 0.5); % 缩小为原来的一半裁剪图像示例代码：cropped_image = imcrop(image, [x, y, width, height]); % 截取位置为(x, y)，尺寸为width x height的图像二、图像拼接方法图像拼接是将多幅图像按照一定的规则拼接在一起，构成一幅更大的图像。

Matlab中有多种方法可以实现图像的拼接，常用的方法包括简单的几何变换、局部特征匹配和全局优化方法等。

1. 简单的几何变换最简单的图像拼接方法是通过几何变换将多幅图像对齐，然后将它们合并在一起。

在Matlab中，可以使用imtransform函数来进行几何变换，常见的变换包括平移、旋转、缩放和翻转等。

如何使用MATLAB进行图像拼接和合成

如何使用MATLAB进行图像拼接和合成概述：图像拼接和合成是一种将多张图片融合成一张完整图片的技术。

MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了许多方便易用的工具包，使得图像拼接和合成变得更加简单。

本文将介绍如何使用MATLAB进行图像拼接和合成的方法和技巧。

一、图像预处理：在进行图像拼接和合成之前，首先需要对原始输入进行一系列的预处理。

这包括图像的尺寸统一、色彩平衡和去噪等操作。

MATLAB提供了许多内置函数和工具箱，可以轻松完成这些预处理工作。

1. 图像尺寸统一：由于不同图片可能具有不同的尺寸和比例，为了实现拼接和合成的目标，我们需要将所有输入图片的尺寸统一。

MATLAB中的imresize函数可以很方便地实现图像的缩放操作，使得所有图像具有相同的尺寸。

2. 色彩平衡：当合成图像中不同部分的色彩不匹配时，我们需要进行色彩平衡操作，使得整体图像具有统一的色调。

MATLAB提供了imadjust函数，可以对图像的亮度和对比度进行调整，以达到色彩平衡的效果。

3. 去噪：在拼接和合成图像时，由于图片在拍摄和处理过程中可能会出现噪点和不完整的部分，我们需要使用去噪算法来提高图像质量。

MATLAB中的imfilter函数可以实现常见的去噪算法，如中值滤波和高斯滤波等。

二、图像拼接：图像拼接是将多个图片按照一定规则拼接成一张完整图片的过程。

MATLAB 提供了多种实现图像拼接的函数和技术，下面列举其中几种常见的方法。

1. 水平拼接：水平拼接是将多张图片按照水平方向排列，形成一张更宽的图片。

MATLAB 中的imresize和imwrite函数可以实现此功能。

首先，将所有输入图片调整为相同的高度和宽度，然后调用imwrite函数将它们水平排列在一起。

2. 垂直拼接：垂直拼接是将多张图片按照垂直方向排列，形成一张更高的图片。

与水平拼接类似，需要先调整所有输入图片为相同的高度和宽度，然后使用imwrite函数将它们垂直排列在一起。

Matlab技术图像融合算法

Matlab技术图像融合算法图像融合算法是当今计算机视觉领域的重要研究方向之一。

它旨在将多个源图像中的信息合并到一个输出图像中，以提供更多的视觉信息和增强图像质量。

在这篇文章中，我们将探讨Matlab中常用的图像融合算法，并介绍它们的原理和实际应用。

1. 图像融合算法的基本原理图像融合算法的基本原理是将多个源图像通过一定的数学模型进行融合，同时保留每个图像的有用信息，并消除一些噪声和不必要的细节。

常见的图像融合算法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。

1.1 像素级融合算法像素级融合算法是将源图像的像素值进行逐像素的运算，以得到融合后的像素值。

常用的像素级融合算法包括平均融合、加权平均融合和最大值融合等。

其中，平均融合算法是将源图像的对应像素值取平均，得到输出图像的像素值；加权平均融合算法考虑到不同源图像的重要性，为每个源图像分配一个权重，并将对应像素值进行加权平均；最大值融合算法是从源图像中选择像素值最大的作为输出图像的像素值。

1.2 特征级融合算法特征级融合算法是将源图像的某种特征进行提取和融合，以得到输出图像的对应特征。

常用的特征级融合算法包括小波变换融合、多尺度融合和时域融合等。

其中，小波变换融合算法使用小波变换将源图像分解为不同尺度的频域系数，然后通过某种规则对频域系数进行融合，最后逆变换得到输出图像的特征；多尺度融合算法是将源图像分别进行不同尺度的平滑和增强处理，然后通过某种规则对处理后的图像进行融合；时域融合算法是将源图像的时序信息进行提取和分析，通过某种规则将时序信息进行融合。

1.3 决策级融合算法决策级融合算法是将源图像的决策信息进行提取和融合，以得到输出图像的决策结果。

常用的决策级融合算法包括逻辑运算融合、模糊集融合和神经网络融合等。

其中，逻辑运算融合算法通过逻辑运算对源图像的对应像素进行融合，如AND、OR和XOR等；模糊集融合算法使用模糊集理论对源图像的决策信息进行提取和融合，以得到输出图像的模糊决策结果；神经网络融合算法是通过训练神经网络模型来学习源图像的决策信息，并将学习到的模型应用于融合过程。

如何使用Matlab技术进行图像融合

如何使用Matlab技术进行图像融合使用Matlab技术进行图像融合引言：图像融合是一种将多个图像中的有用信息合并到一个图像中的技术。

通过图像融合，可以提取出多个图像中的共同特征，从而获得更清晰、更具信息量的图像。

在图像处理领域中，Matlab是一种功能强大的软件工具，可以用于图像融合算法的开发和实现。

本文将介绍如何使用Matlab技术进行图像融合，包括图像预处理、融合算法的选择与实现等内容。

一、图像预处理：在进行图像融合之前，需要对待融合的图像进行预处理，以确保融合结果的质量和准确性。

常用的图像预处理方法包括图像去噪、图像增强、图像配准等。

1. 图像去噪：图像中的噪声会对融合结果产生负面影响，因此需要对图像进行去噪处理。

Matlab提供了多种图像去噪方法，例如中值滤波、小波降噪等。

中值滤波是一种常用的非线性滤波方法，可以有效地去除椒盐噪声和高斯噪声。

小波降噪是一种基于小波变换的滤波方法，通过将图像分解为不同频率的子带，然后对每个子带进行滤波处理，最后将滤波后的子带合成得到去噪后的图像。

2. 图像增强：图像增强可以使图像的对比度和细节更加明显，从而提高图像融合的效果。

Matlab提供了多种图像增强方法，例如直方图均衡化、拉普拉斯增强等。

直方图均衡化是一种常用的灰度级映射方法，可以通过拉伸图像的直方图来增加图像的对比度。

拉普拉斯增强是一种基于拉普拉斯算子的图像增强方法，可以增强图像的边缘和细节。

3. 图像配准：在图像融合之前，需要对待融合的图像进行配准，即将它们对齐到同一个坐标系下。

图像配准是一种寻找两幅或多幅图像之间几何变换关系的过程。

Matlab提供了多种图像配准方法，例如相位相关法、特征点匹配法等。

相位相关法是一种基于频域的配准方法，通过计算图像的相位相关性来进行配准。

特征点匹配法是一种基于特征点提取和匹配的配准方法，通过找到两幅图像中的对应特征点来进行配准。

二、融合算法的选择与实现：在进行图像融合之前，需要选择合适的融合算法，并在Matlab中进行实现。

如何在Matlab中实现图像拼接

如何在Matlab中实现图像拼接概述图像拼接是将多个局部图像通过一定的算法融合在一起，最终形成一张完整的图像的过程。

在计算机视觉领域中，图像拼接常用于全景图、卫星图像、医学图像等领域。

本文将介绍如何在Matlab中实现图像拼接，并附带示例代码和具体步骤。

1. 准备工作在开始进行图像拼接之前，我们需要准备一些工作。

首先，确保你已经安装了Matlab软件，并确保版本较新。

其次，准备一些要拼接的图像，这些图像最好具有一定的重叠区域，以便能够通过算法找到匹配点。

2. 导入图像在Matlab中，我们可以使用`imread`函数导入图像。

例如，我们有三张要拼接的图像，可以使用以下代码导入：```matlabimage1 = imread('image1.jpg');image2 = imread('image2.jpg');image3 = imread('image3.jpg');```3. 特征提取在进行图像拼接之前，我们需要提取图像中的特征点。

特征点是图像中独特的、易于识别的点，例如角点、边缘等。

在Matlab中，我们可以使用`detectSURFFeatures`函数来提取图像的SURF特征点。

例如，我们可以对第一张图像进行特征提取：```matlabpoints1 = detectSURFFeatures(rgb2gray(image1));```4. 特征匹配得到特征点之后，我们需要对不同图像中的特征点进行匹配，以找到匹配的特征对。

在Matlab中，我们可以使用`matchFeatures`函数来进行特征匹配。

例如，我们可以对第一张图像和第二张图像进行特征匹配：```matlabpoints2 = detectSURFFeatures(rgb2gray(image2));features1 = extractFeatures(rgb2gray(image1), points1);features2 = extractFeatures(rgb2gray(image2), points2);indexPairs = matchFeatures(features1, features2);matchedPoints1 = points1(indexPairs(:, 1), :);matchedPoints2 = points2(indexPairs(:, 2), :);```5. 图像配准特征匹配之后，我们需要对图像进行配准，即将不同图像中的特征点对齐在一起。

Matlab中的图像拼接与矩阵计算技术详解

Matlab中的图像拼接与矩阵计算技术详解Matlab是一款用于数值计算和可视化的软件。

在图像处理领域，Matlab提供了丰富的函数和工具箱，其中包括图像拼接和矩阵计算技术。

本文将详细介绍Matlab中的图像拼接与矩阵计算技术，并探讨其在实际应用中的作用和优势。

一、图像拼接技术的基本原理图像拼接是将多张图像合并成一张大图的技术。

在Matlab中，图像拼接主要通过矩阵计算来实现。

首先，需要将每张图像转换为矩阵的形式，然后对这些矩阵进行相应的运算，最后再将运算结果转换为图像的形式。

图像拼接的基本原理包括以下几个步骤：1. 加载图像：在Matlab中，可以使用imread函数加载图像。

通过指定图像的文件路径，可以将图像读取为一个矩阵。

2. 处理图像：在进行图像拼接之前，通常需要对图像进行一些预处理操作，例如调整图像的大小、裁剪、旋转等。

Matlab提供了一系列函数和工具箱来进行图像处理，可以根据实际需求选择合适的方法。

3. 图像对齐：在将多张图像拼接成一张大图之前，需要确保它们在空间上对齐。

通常情况下，图像对齐可以通过特征点匹配来实现。

Matlab中的图像拼接工具箱提供了多种特征点匹配算法，例如SIFT、SURF等。

4. 图像拼接：一旦完成了图像对齐，就可以开始进行图像拼接了。

在Matlab中，可以使用矩阵计算技术来对图像进行拼接。

具体来说，可以将多个图像的矩阵按照一定的规则进行组合，然后通过矩阵运算来生成新的矩阵，最后再将新的矩阵转换为图像。

二、矩阵计算技术在图像拼接中的应用在Matlab中，矩阵计算技术在图像拼接中发挥着重要的作用。

通过矩阵计算，可以对图像进行精确的位置调整、旋转、缩放等操作，在保证图像对齐的同时，还能保持图像的质量和清晰度。

1. 位置调整：通过对图像进行平移操作，可以将它们对齐在同一个平面上。

在Matlab中，可以使用矩阵加法来实现图像的平移，即将图像的矩阵与一个平移矩阵相加，从而改变图像的位置。

在Matlab中进行图像配准和拼接的方法

在Matlab中进行图像配准和拼接的方法在科学研究和工程应用中，图像配准和拼接是一个常见的问题。

图像配准是指将不同视角或不同时间拍摄的图像进行准确对齐，使得它们之间的相对位置和尺度关系能够被精确估计。

而图像拼接则是将多个部分图像以适当的方式拼接在一起，形成一幅完整的图像。

本文将介绍在Matlab中进行图像配准和拼接的方法。

首先，图像配准的基本原理是通过找到图像之间的对应关系，将它们进行对齐。

常见的图像配准方法包括基于特征的方法和基于互信息的方法。

基于特征的方法主要是通过提取图像中的特征点，并通过找到这些特征点的对应关系进行匹配。

常见的特征点包括角点、边缘点和斑点等。

在Matlab中，我们可以使用SURF (Speeded Up Robust Features)等函数进行特征点的提取和匹配。

基于互信息的方法则是考虑图像各个像素之间的相互关系，通过最大化图像之间的互信息来找到最佳的配准结果。

在Matlab中，我们可以使用imregister函数来实现基于互信息的图像配准算法。

接下来，我们将介绍图像拼接的方法。

图像拼接的核心问题是如何寻找拼接变换的参数，使得多个部分图像能够无缝拼接在一起。

常见的图像拼接方法包括基于特征的方法和基于图像重叠区域的方法。

基于特征的方法主要是通过找到各个部分图像上的特征点，并根据这些特征点的位置关系进行拼接。

在Matlab中，我们可以使用SURF等函数提取和匹配特征点，并通过RANSAC (Random Sample Consensus)算法来估计最佳的拼接变换参数。

基于图像重叠区域的方法则是通过找到各个部分图像之间的重叠区域，并根据这些区域的像素值关系进行拼接。

在Matlab中，我们可以使用imfuse函数来实现基于图像重叠区域的图像拼接算法。

除了以上介绍的基本方法外，还有一些其他的技术可以用于提高图像配准和拼接的精度。

例如，多尺度图像配准和拼接可以通过先将图像进行金字塔降采样，然后逐层进行配准和拼接来提高结果的质量。

Matlab中的图像融合算法

Matlab中的图像融合算法引言在当今数字图像处理领域，图像融合算法作为一种重要技术，广泛应用于各种领域，如医学影像、卫星遥感、安防监控等。

在图像融合过程中，通过将不同感知角度或传感器采集得到的多幅图像进行融合，可以提高图像的视觉效果及信息提取能力。

Matlab作为一种强大的数学计算软件，在图像融合算法的实现上具备优势。

本文将介绍Matlab中几种常见的图像融合算法，并深入探讨其原理和实现方法。

多尺度融合多尺度融合是一种基于小波变换的图像融合算法。

该算法通过对输入图像进行小波分解，并将得到的系数进行适当的融合，来实现图像融合的目的。

首先，将原始图像分别进行金字塔分解，得到多尺度的图像。

然后，对每个尺度上的图像进行小波分解，得到低频系数和高频系数。

接下来，根据融合规则对低频系数和高频系数进行融合，得到融合后的图像。

最后，对融合后的图像进行小波逆变换，得到最终的融合图像。

Matlab中实现多尺度融合算法的步骤如下：1. 读取输入图像并进行大小调整，使其适应于小波变换。

2. 对输入图像进行小波分解，得到低频系数和高频系数。

3. 对低频系数和高频系数进行融合，得到融合后的系数。

4. 对融合后的系数进行小波逆变换，得到最终的融合图像。

5. 显示和保存融合结果。

直方图均衡融合直方图均衡融合是一种基于直方图变换的图像融合算法。

该算法通过对输入图像的直方图进行分析和处理，来实现图像融合的目的。

首先，计算输入图像的直方图，并将直方图进行归一化处理。

然后，对归一化后的直方图进行加权平均，权重值由用户设定。

接下来，将权重平均后的直方图进行反归一化处理，得到融合后的直方图。

最后，将融合后的直方图应用于输入图像，得到最终的融合图像。

Matlab中实现直方图均衡融合算法的步骤如下：1. 读取输入图像并将其转换为灰度图像。

2. 计算输入图像的直方图，得到直方图像素分布。

3. 进行直方图归一化处理，将直方图像素值归一化到0~1之间。

matlab的图像拼接程序(优选.)

I1= imread('left.jpg');%ÒÔÏÂËùÓÐµÄµ¥ÒýºÅ¶¼ÓÐ¸ü¸ÄI1=double(I1);[h1 w1 d1]=size(I1);%ÏÈÓÉd1±äÎªl1ÔÙ±ä»Ød1I2= imread('right.jpg');I2=double(I2);[h2 w2 d2]=size(I2);%show input images and prompt for correspondencesfigure;subplot(1,2,1); image(I1/255); axis image; hold on;title('first input image');[X1 Y1]=ginput(2); %get two points from the usersubplot(1,2,2);image(I2/255); axis image; hold on;title('second input image');[X2 Y2]=ginput(2); %get two points from the user %estimate parameter vector(t);Z=[X2' Y2'; Y2'-X2'; 1 1 0 0 ; 0 0 1 1 ]';xp=[X1; Y1];t=Z\xp; %solve the linear systema=t(1); %=s cos(alpha)b=t(2);%=s sin(alpha)tx=t(3);ty=t(4);% construct transformation matrix(T)T=[a b tx; -b a ty; 0 0 1];% warp incoming corners to determine the size of the output image(in to out) cp=T*[1 1 w2 w2; 1 h2 1 h2; 1 1 1 1];Xpr=min([cp(1,:),0]): max([cp(1,:),w1]);%min x:max xYpr=min([cp(2,:),0]): max([cp(2,:),h1]); %min y: max y[Xp,Yp]=ndgrid(Xpr, Ypr);[wp hp]=size(Xp); %=size(Yp)% do backwards transform (from out to in)X=T\[Xp(:) Yp(:) ones(wp*hp,1)]'; %warp%re-sample pixel values with bilinear interpolationclear Ip;xI=reshape(X(1,:),wp,hp)';yI=reshape(X(2,:),wp,hp)';Ip(:,:,1)=interp2(I2(:,:,1),xI, yI, '*bilinear' ); %redIp(:,:,2)=interp2(I2(:,:,2),xI, yI, '*bilinear'); %greenIp(:,:,3)=interp2(I2(:,:,3),xI, yI, '*bilinear'); %blue% offset and copy original image into the warped imageoffset= -round([min([cp(1,:),0]) min([cp(2,:),0])]);Ip(1+offset(2):h1+offset(2), 1+offset(1):w1+offset(1),:);double(I1(1:h1,1:w1,:));%show the resultfigure; image(Ip/255); axis image;title('mosaic image');I1=double(imread('left.jpg'));[h1 w1 d1]=size(I1);%ÏÈÓÉd1±äÎªl1ÔÙ±äg1I2=double(imread('right.jpg'));[h2 w2 d2]=size(I2);%show input images and prompt for correspondencesfigure; subplot(1,2,1); image(I1/255); axis image; hold on;title('first input image');[X1 Y1]=ginput(2); %get two points from the usersubplot(1,2,2); image(I2/255); axis image; hold on;title('second input image');[X2 Y2]=ginput(2); %get two points from the user%estimate parametervector(t);Z=[X2' Y2'; Y2'-X2' ; 1 1 0 0 ; 0 0 1 1 ]';xp=[X1; Y1];t=Z\xp; %solve the linear system%%a=t(1); %=s cos(alpha)b=t(2); %=s sin(alpha)tx=t(3);ty=t(4);%construct transformation matrix(T)T=[a b tx; -b a ty; 0 0 1];%warp incoming corners to determine the size of the output image(in to out) cp=T*[1 1 w2 w2; 1 h2 1 h2; 1 1 1 1];Xpr=min([cp(1,:),0]):max([cp(1,:),w1]);% min x: max xYpr=min([cp(2,:),0]):max([cp(2,:),h1]); %min y :max y[Xp,Yp]=ndgrid(Xpr, Ypr);[wp hp]=size(Xp); %=size(Yp) ÕâÀïÓÐ¸ö¡® ³ö´í£¬ÒÑ±»È¥µô% do backwards transform(from out to in)X=T\[Xp(:) Yp(:) ones(wp*hp, 1)]'; %warp%re-sample pixel values with bilinear interpolationclear Ip;xI=reshape(X(1,:), wp, hp)';yI=reshape(X(2,:), wp, hp)';Ip(:,:,1)=interp2(I2(:,:,1), xI, yI, '*bilinear'); %redIp(:,:,2)=interp2(I2(:,:,2), xI, yI, '*bilinear'); %greenIp(:,:,3)=interp2(I2(:,:,3), xI, yI, '*bilinear'); %blue%offset and copy original image into the warped imageoffset= -round([min([cp(1,:),0]) min([cp(2,:),0])]);Ip(1+offset(2):h1+offset(2), 1+offset(1):w1+offset(1),:);%%double(I1(1:h1, 1:w1,:));%show the resultfigure; image(Ip/255); axis image;title('mosaic image');最新文件---------------- 仅供参考--------------------已改成word文本--------------------- 方便更改。

MATLAB图像融合

一、实验原理本实验对源图像分别进行Harr 小波变换，建立图像的小波塔形分解，然后对分解层进行融合，处理各分解层上的不同频域分量可以采用不同的融合算子进行融合处理，本实验采用统一的算法处理，得到融合后的小波金字塔，对融合后的小波金字塔进行小波逆变换，得到的重构图像为拼接图像1、 Harr 小波变换Harr 小波分解步骤：步骤一：输入信号n S 有2n 个样本，步骤二：将信号分成1,2,2,,02n n l n l a S b S l -===，一共12n -对，然后对每一对变换，获得均值1n S -和差值1n d -。

,21,212n l n ln S S S +-+=，1,,21,2n l n l n l d S S -+=-反变换可以无损地从1n S -和1n d -中恢复出原信号，1n S -作为信号的全局信息（低频成分），1n d -作为信号的细节信息（高频成分），全局信息和原信号比较相似（局部一致性），细节信息（差值比较小）可以很高效的进行表示。

步骤三：对1n S -实施同样的变换（求均值和差值），获得均值2n S -和差值2n d -，它们两各有22n -个样本值。

步骤四：重复上面的变换步骤，直到0S 中仅有一个元素为止。

2、图像拼接算法本实验采用小波分解的图像处理方法，首先对图形进小波变换，然后采用分层比较法，对两幅图的一级分解的LL 层进行比较，从而获得准确的位置匹配，然后各层进行相应的位置衔接，得到拼接图像的一级小波分解图像，最后对分解图像进行重构，得到拼接后的图像。

步骤一：首先对两图进行Harr 小波一级分解，假设分解图像如下图。

图一的harr 小波分解图二的harr 小波分解步骤二：对一级分解LL 层进行位置匹配。

首先求出两幅图的LL 图像梯度值,即图像灰度值的显著变化的地方，采用如下公式21(1,)mag i j -=22(1,)mag i j -= 1mag 2mag 分别为图一、图二的LL 图像梯度值矩阵，然后求出相应的列梯度最大值，并赋给列梯度最大值向量1mtdd 、2mtdd ，为得到能反映实际特征的容易分析的图像，对1mtdd 、2mtdd 进行去噪。