基于特征点的图像拼接算法

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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。

基于特征点匹配的图像拼接方法

接图像，这两幅图像应有２～３的重叠区域，ｏＯ
提取，则计算量会过于庞大。为此在进行ＳＦ提ＩＴ取特征前应先将彩色图转变为灰度图，即采用公式
ｆｒａｇｅＨｔｉ，ｔｅｅｏｅｍａｅｔｅｗｏｉｇｓｉｈｈｖｎｌｄｆｒｎｅｄｕｔｏｖｒｉｏｍｎｌｍａｒｘｈｒｆｒ，ｋｈｔｍａｅｃａｅａｇｅｉｅｅｃｊｓｅｔｗｈｆａｔ — ｃｌｈｏｉｇｐａｅｉａｌ，ｓｉｉｇａｊｓｅｗｏｉｇｓａｃｒｉｇＳＦｎｒｊｃｉｎａｇ — ａｓｏｔｌｎ．ＦｎｌｍｏａｃｎｄｕｔｄｔｎｙｋｍａｅｃｏｄｎＩａｄｐｏｅｔｌｏＴｏ
抽样一致性去粗算法求得两幅图像间的Ｈ矩阵初值，并运用迭代精炼算法求出Ｈ矩阵的精确值，用摄像头预先利
拍摄好的固定角度的图像来得到转换角度的Ｈ矩阵，而将均具有角度差的两幅图像调整至垂直拍摄的平面，从最后根据尺度不变特征变换匹配算法及投影算法将调整后的两幅图像拼接。实验表明，本方法简单易行，可降低具有角度差的两幅图像拼接后的边缘变形，而改善拼接质量。从关键词：尺度不变特征变换匹配算法；图像拼接；影矩阵；投投影变形中图分类号：Ｐ５．Ｔ７１１文献标识码：Ａ文章编号：０７２４２１）１０８ —０１０ —３６（０２０ — ０７５
析图像中的多种不变量，从多方面进行限制与筛并选，而在选择候选特征点时充分根据配准的需要进

Matlab中的图像拼接方法与示例分析

Matlab中的图像拼接方法与示例分析图像拼接是数字图像处理领域中的重要任务，它能够将多张局部图像合并为一张完整的图像。

Matlab作为一种强大的工具，提供了多种图像拼接方法，本文将介绍其中常用的方法，并通过具体的示例分析其优劣和适用场景。

一、基于特征点匹配的图像拼接方法特征点匹配是一种常用且有效的图像拼接方法，它通过在图像中提取出稳定且唯一的特征点，然后根据这些特征点之间的相对位置关系进行图像的拼接。

在Matlab中，可以使用SIFT（尺度不变特征变换）算法来提取图像的特征点，然后使用RANSAC（随机一致性采样）算法对特征点进行匹配，并通过Harris角点检测算法来筛选出最佳的匹配点。

示例：将两张风景照片拼接成一张全景照片。

首先，使用SIFT算法提取两张照片的特征点，然后使用RANSAC算法对特征点进行匹配。

接着，通过Harris角点检测算法筛选出最佳的匹配点，并根据匹配点计算出图像间的转换矩阵。

最后，使用Matlab中的imwarp函数对图像进行变换，并使用imfuse函数将两张图像拼接在一起，得到最终的全景照片。

二、基于图像重叠区域的无缝拼接方法无缝拼接是指在图像拼接过程中，将多张图像合成为一张时，保持图像之间的连续性和平滑性，使得拼接后的图像看起来像是一张完整的图像。

在Matlab中，可以使用图像重叠区域的像素平均值或像素加权平均值来实现无缝拼接。

这种方法能够减少拼接过程中产生的明显拼接痕迹，使得拼接后的图像具有更好的视觉效果。

示例：将多张卫星图像拼接成一张地图。

首先，读入多张卫星图像，并确定它们之间的重叠区域。

然后，通过像素平均值或像素加权平均值来实现无缝拼接。

最后，使用Matlab中的imshow函数显示拼接后的地图图像。

三、基于图像内容的自动拼接方法自动拼接方法是指针对无法通过特征点匹配或像素平均值等方式进行拼接的图像，通过分析图像内容来实现图像的自动拼接。

在Matlab中，可以使用深度学习模型（如卷积神经网络）来对图像进行内容分析和特征提取，并根据提取的特征对图像进行拼接。

基于特征点的图像拼接算法优缺点比较

ＩＳＳＮ１００９－３０４４
Ｅ—ｍａｉｈｅｄｕｄｎｚｓ．ｎｅｔ．ｃｎ
Ｃｏｍｐｕ￣ｒＫｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识与技术
Ｖｏ１．９，Ｎｏ．７，Ｍａｒｃｈ２０１３．
摘要：该文主要详细讲解图像拼接技术中基于特征点的图像拼接算法，通过详细介绍几种常见的特征点提取算法，Ｈａｒｒｉｓ算子，ＬＯＧ算子，ＳＵＳＡＮ算子，ＳＩＦＴ算法，并通过实验结果对这几种算法的优缺点进行比较，从而在实际的应用中，我们年
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｎｚｓ．６９０９６３６５６９０９６４
基于特征点的图像拼接算法优缺点比较
方静
（长江大学工程技术学院实验实训中心，湖北荆州４３４０２０）
ａｇｅｍｏｓａｉｃ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓ；ｓｔｉｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｉｒｔｈｍ
全景图像拼接技术是一个重要的研究方向，也是计算机视觉领域的新的研究内容。图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图
ＦＡＮＧＪｉｎｇ（ＥｘｐｅｉｒｍｅｎｔＣｅｎｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏｌｌｅｇｅ，ＹａｎｇｔｚｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｎｇｚｈｏｕ４３４０２０，Ｃｈｉｎａ）

基于特征相关的图像配准与拼接算法研究

・
８８・
科
韩禹王港
（河北工业大学控制科学与工程学院，天津３００１３０）摘要：图像拼接技术现在应用的范围已经愈加广泛，无论在计算机视觉，三维重建，医学图像处理，全景建设等领域都得到了广泛应用。作为图像处理领域的一门科学，已经受到越来越多的重视。本文对图像拼接的基本原理进行说明介绍，同时介绍一些基本的拼接算法，主要是基于特征点的研究。并且对图像拼接未来的发展进行一个展望。关键词：图像拼接；图像配准；图像融合１图像预处理
法 — — 几何校正。出现畸变后，我们需要校正。几何校正的一般思路是以一幅没
有失真的图像为准，对它的各个像素点进行分析，建立一个模型。然后对失真图像的像素点的数据信息和标准的图像进行比较，找出两者之间的关系，然后进行校正。我们最终目的是为了找到校正后图像中每个像素的亮度值。具体操作为： ①对图像像素进行坐标变换，找到一种数学关系，建立图像像素点坐标和参考图对应点坐标间的图１得到的角点提取图像关系，根据这一数学关系校正所选的图像各个控制点的坐标，即在提取角点之后，下一步是将这些角点进行匹配，找到相似的点。图像的行上逐点计算出校正后每个控制点所对应的原始图像的位我们使用ＮＣＣ最大相关法的算法来完成。置。 ② 计算灰度内插用ｘ，ｙ）表示几何基准图像的坐标系，用ｇ（ｘ ’ ，３图像融合在完成预处理和配准的准备工作之后，将要融合图像。通过前Ｙ ’ ）表示校正后的图像坐标系，设两个图像坐标系之间关系如下：ｙｈ２（ｘ，ｙ）面对图像的预处理以及配准，两张图片重合的部分可以匹配的特征以及相关的信息都已获取，下面就是要将两张图的重合部分融合，ｈｉ（ｘ，ｙ）＝ ∑ ∑ａｉｊｘｉｙ￣变为一张图片。这张新的图片将集合两张图共有的场景，并且具有较高的清晰度。为此，我们需要合适正确的算法。下面介绍两种常用的图像融合方法。ｈ（ｘ＇ｙ）＝ ∑ ∑ｂｉｊｘｌｙ￣３．１加权平均法。加权平均法是对重合区域的像素值进行加如果假设基准图像为ｆ（ｘ，ｙ），失真图像为ｇ（ｘ ’ ，Ｙ ’ ）对于同一控权，之后进行叠加平均。这种方法和平均值法比较接近。制点它的灰度不变，则有如下关系ｆ（ｘ，ｙ）＝ｇ（ｘ ’ ，Ｙ ’ ） Ⅲ 。３．２欧氏距离法。由于一幅图像中的每个像素的权重不同，它２图像配准与到图像边沿的距离成正比，离重叠区域越近，像素点的光强贡献经过预处理之后，图像可以开始进行配准。每张图片都有其与应该越大。因此，欧氏距离法就是要计算出距离，来辨别出不同的像众不同的特征，正确选取特征是完成好此项工作的前提。选择特征素点，将不同的权重分配给各个像素。融合算法中计算距离映射ｄ要遵循明显，易于操作的特征。因此，我们要选择的特征就是角点，（Ｘ，Ｙ），利用块距离和欧式距离，计算到最近的透明点或边的距离。角点是指图像中明显不同的两种图案交界处的点，角点的周围有明融合变形图像的公式为：显变化和差异的特征。角点是指沿图像边缘曲线上的曲率局部极大值点，或者在一定条件下可以放宽为曲率大于一定阈值的点。也就ｃｃｘ，ｙ）＿是说，角点是指图像上在二维空间内灰度和边缘方向变化剧烈的４图像拼接缝的消除点，和周围的邻点有着明显差异。如图１，水杯，水笔，键盘，桌面之但由于各种原因及客观条件的限制，在某些情况下，当拍摄照间的交界处都是角点。本文所说的角点主要指Ｈａｒｒｉｓ角点，下面对明的环境条件不好的下，两幅图像的一些属性会发生改变，如果不Ｈａｒｒｉｓ算子的原理做一个简单的介绍，Ｈａｒｒｉｓ角点检测算法只涉及做理会而强行拼接的话，会使拼接位置上产生明显的拼接缝，甚至到图像的一阶导数，首先定义矩阵Ｍ：出现模糊失真的情况。这样的话我们很难说拼接获得了成功。因此

基于SIFT特征点的图像拼接技术研究

ｓｃａｌｅｒｏｂｕｓｔｆｏｒｐｏｉｎｔｓｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｍａｔｃｈｉｎｇ，ａｆｔｅｒｃａｌｃｕｌａｔｅｓｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｍａｔｃｈｉｎｇｐｏｉｎｔ，ＵｓｅｔｈｅＲＡＮＳＡＣａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｅ —
曾瑶喻擎苍袁俊
（浙江理工大学信息学院，浙江杭州３１００１８）
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ＳＩＦ．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ＲＡＮＳＡＣ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（Ｄｉｆｅｒｅｎｃｅ
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

改进的基于特征点匹配的图像拼接融合算法

ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ｗｈｉｃｈｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｉｎｔｅｒｎａｌｐｏｉｎｔｓａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｒａｎｄｏｍｓａｍｐｌｅｃｏｎｓｅｎｓｕｓａｌ — ｇｏｒｉｔｈｍｉｔｅｒａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｓｔｅａｄｙｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｍａｔｒｉｘｉｓｕｓｅｄｆｏｒｔｈｅｉｍａｇｅｕｎｉｆｉｅｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｗｅｉｇｈ — ｔｅｄａｖｅｒａｇｅｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｔｏａｃｈｉｅｖｅｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎｍｏｓａｉｃ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｌｇｏ —
ｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓ．Ｄｕｒｉｎｇｔｈｅｍａｔｃｈｉｎｇｐｈａｓｅ，ｅｘｔｅｒｎａｌｐｏｉｎｔ（ｍｉｓｍａｔｃｈｉｎｇｐｏｉｎｔｓ）ｉｓｒｅｍｏｖｅｄｂｙａｄｄｉｎｇ

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。

基于特征点的图像拼接算法研究

部分的图像拼接成一幅大的无缝高／１Ｊ则定义ＮＣ公式（：、Ｃ３）分辨率图像的技术。目前，像拼接技术已经广泛应用于空间探索、图ＮＣＣ： ∑１１，１ｕ）２１１ｕ）（《Ｙ）２Ｗ（Ｙ）２Ｗｘ－《ｘ－遥感图像处理、学图像分析、频压缩和传输、拟现实、分辨率医视虚超 ∑１１１１ｕ）（２１１ｕ）（｛Ｙ）２∑１（Ｙ）Ｗ × 一Ｗｘ一２重构等领域ｌ ” 。要实现图像拼接，关键是图像的匹配。图像匹配的其方法主要有两大类：特征匹配和区域匹配。区域匹配是利用图像区域ＮＣ匹配方法去除了低频背景亮度信息的干扰，进行角点匹配时，Ｃ之间的像素的相关性进行匹配，特征匹配是利用图像中的纹理、边首先对于图像Ａ中的任一角点，寻找在图像Ｂ中和它相关性最大的缘、目标等特征来确定匹配位置。】角点：后对于图像Ｂ中的任一角点，找在图像Ａ中和它相关性然寻本文采用特征点来进行图像的配准，这是因为基于区域的拼接最大的角点，当双向搜寻到最大相关性的角点彼此对应时，就完成了方法可能会造成图像的模糊和明显的边界，而基于特征点的拼接方角点的初始匹配。但是由于物体的独立运动和噪声的干扰，免会造难法却有着很多的优点，首先图像的特征点比图像的像素点要少的多，成一定的错误匹配，下面针对这个问题提出了改进的算法，用来消除可以大大减少匹配过程中的计算量；其次特征点的提取过程可以减错误匹配。少噪声的影响，灰度变化、像形变以及光照不均等都有较好的适对图１＿改进的特征匹配此改进的特征匹配仅针对图像缩放和．２３应能力。旋转程度不大的图像，设图像Ａ中的两个特征点ｐ（．）ｐ（２２假１１２。） ×ｙ、ｘｙ１图像拼接关键技术和图像Ｂ中的特征点ｑ（，）ｑｘ，）（２２ × Ｙ、Ｙ相对应，如果这两对匹配对是图像拼接技术一般包括３大部分，即图像的获取、特征点的检正确的匹配对，满足式（、（）则４）式５：测与匹配、图像的融合。（一：（））一．：＋。１１图像的获取目前，．获得图像序列的方法主要有三种，一是将照相机固定在三脚架上，通过旋转照相机来获取图像数据；二是将照相机固定在可移动平台上，过平行移动照相机来获取图像数据；通｛１一二１的值接近于１（５）三是手持照相机，拍摄者采用定点旋转或沿垂直于照相机光轴的方（）（）。．一。向移动的拍摄方式获取图像数据，当然不同的拍摄方式将得到不同因此需要一对正确的匹配对和所有的匹配对相比较，假设上述Ｐ、的输入图像序列，本文采用第三种方法，因为该方法简单快捷。和ｑ是一对正确的匹配对，ｑ是一对待检测的匹配对，如果满Ｐ和２１２特征点的检测典型的点特征有拐角点、．线交叉点、不连续足上述两个条件，则认为Ｐ和ｑ也是一对正确的匹配对；反之则判为点、轮廓上的曲率最大点、闭曲线的质心点，封这里采用角点来实现误匹配对。照这样的方法，所有的初始匹配点对，以找出所有依遍历可图像特征的检测和匹配。常见的角点检测算子有Ｍｏａｅｒｖｃ算子、精确地匹配点对。最后，了得到更精确的匹配点对，对所有的匹配为在Ｓｓｎ算子和Ｈｒｓ算子，ｒｅｕａａｒｉＭｏａｃ算子虽然计算简单，运算速度ｖ作上述处理后，可以采用ＲＮＳＣ算法来最大限度地消除误匹配。ＡＡ快，是对边缘和独立的点比较敏感，抑制噪声方面效果不佳；ｕ但在Ｓ— １图像的融合图像融合的目的是耍消除图像光强或色彩的．４ｓｎ算子虽然对噪声不敏感，ａ但其计算比较复杂；Ｈｒｓ算子不仅而ａｒｉ不连续性。常用算法有：平均值法、加权平滑法、多分辨率样条法，本具有很好的旋转和仿射不变性，而且该算法检测效率高、有较高的重文欲采取加权平滑法进行图像融合。为了要使拼接区域平滑，提高图复率，所以在图像的拼接过程中经常采用这种方法，本文亦是如此。像质量，可以采用加权平滑算法，使颜色逐渐过渡，以避免图像的模Ｈｒｓａｒ角点检测算法的原理如下。ｉ假设图像的亮度值为Ｉ，Ｙ，（）ｘ糊和明显的边界。窗口模板ｗ（，ｙ经过微小偏移（，ｖ后，素点（，Ｙ的亮度变化ｘ）ｕ）像Ｘ）加权平滑算法的主要思想是：在重叠部分由前一幅图像慢慢过

基于特征点匹配的拼接算法研究与实现

ＨＥＫｕｎ，ＺＨＡＮＧｅｇｃｕＦｎ — ｈｎ，ＭＥＮＧａｇｌｉＳＸｉｎ —ｅ，ＯＮＧａ — ｉＺｈｎｗｅ
（ｏｅｅｏｌｃｏｉＳｉｃｎｎｉｅｒｇｉｎＵｉｒｔ，Ｃａｇｈｎ１０１ＣｉａＣｌｇｆｅｔｎｃｃｅｅａｄＥｇｅｎ，Ｊｉｎｖｓｙｈｎｃｕ３０２，ｈｎ）ｌＥｒｎｎｉｌｅｉ
Ｍａ．０ｌｔ２１
文章编号：６１５９（０１０－１４０１７－８６２１）２０６－５
基于特征点匹配的拼接算法研究与实现
贺琨，张凤春，孟祥磊，宋占伟
（林大学电子科学与工程学院，长春１０１）吉３０２
第２９卷
第２期
吉林大学学报（息科学版）信
ＪｕｎｌｆｉｎＵｉｒｔＩｆｍａｏｃｎｅＥｉｏ）ｏｒａｏｌｎｅｓｙ（ｎｏｔｎＳｉｃｄｔｎＪｉｖｉｒｉｅｉ
Ｖｏ．Ｎｏ２１２９．
２１０１年３月
Ａｂｔａｔｎｏｄｒｔｏｖｈｒｂｅｏｏｆｅｔｉｍａｅｓｉｈｎａｓｄｂｈｏａｉｎｓｒｃ：Ｉｒｅｏｓｌｅｔｅｐｏｌｍｆｐｏｒｅｆｃｎｉｇｔｃｉｇｃｕｅｙｔｅｒｔｔｏｔ
ｓｅｉｓｅｏｅｈｄ．Ｔｈｘｅｍｅｔｒｓｌｈｗｈｔｔｅａｇｒｔｍｍｐｏｅｈｐｅｎｃｕａｙｏ－ｔｐ－ｎ－ｔｐ—ｕｔｍｔｏｅｅｐｒｉｎｅｕｔｓｏｔａｈｌｏｈｉｒｖｓｔｅｓｅｄａｄａｃｒｃｆｉｓｉｍ

基于特征点的图像拼接算法图文说明

本文说明的内容是图像拼接，采用基于特征点的匹配方法将两张定点拍摄的照片进行拼接，合成一张图，将全景图生成简化成两张图片的拼接，具体可以分为以下几点：掌握图像灰度化、图像投影变换、图像特征点提取、图像仿射矩阵变换及图像融合。

1、在数字图像的预处理中，灰度图像是进行图像识别与处理的基础。

彩色图像转换为灰度图像的方法主要有平均值法、最大值法和加权平均值法。

2、图像的投影变换也是图像拼接不可或缺的过程，待拼接的图像素材往往不在一个坐标系下，直接拼接会因为角度的问题导致景物扭曲变形，目前普遍的方式是将图像投影到几何体表面上，如球面，立方体或柱面上。

3、特征点是进行本图像匹配方法的基础，质量的好坏将直接影响匹配的精度和效率，特征点应具有旋转、平移不变形等特性，保证不会因为相机的曝光等原因造成图像的错误匹配。

4、图像特征点提取之后，需要根据特征点计算图像的放射矩阵，从而对图像进行变换而实现拼接。

放射变换的过程中，插值的方法确保图像不失真。

5、图像拼接完成后，最后需要将图像融合，使两幅图像不会因为曝光等原因造成可视的匹配错误。

图1 基于特征点图像拼接步骤--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------详细步骤：1、图像的灰度化在图像处理中，灰度化一直作为预处理的一部分，有时不仅仅是算法的需要，也是将三维降成一维从而减小计算量与增加运行速度的重要方法。

彩色图像转换为灰度图像的方法有平均值法、最大值法及加权平均值法，其转换公式为：平均值法，gray＝（R＋G＋B）／3；最大值法，gray＝max（R，G，B）加权平均值法，gray＝（R×0．3＋G×0．59＋B×0．11）其中 R、G、B 为红、绿、蓝分量，gray 为转换后的灰度值。

改进的基于特征点匹配的图像拼接算法

Ｋｅｒ－Ｈａｉｅｅｔｒｗｅｇｔｄｆｎｃｉｎｏｆｉａｏｙｗｏｄｓｒｓｄｔｃｏ，ｉｈｅｕｔｏｇｅｃｍｐｏｉｉｎ，ｒｍｏｎｇｓａｆｉｇｅｍｓｔｏｅｖｉｅｍｓｏｍａ
引言
～
鲁棒性好。
结果表明改进后的方法能有效地对两图之间有一定旋转角度的情况进行无缝融合，方法可行有效且鲁棒性好。
关键词：Ｈｒｓａｉ角点检测；加权融合；缝隙消除ｒ中图分类号：Ｔ７１Ｐ５文献标识码：Ａ文章编号：１０ —８１０００ —２８００１８９（１）５０８．３２
ＩｐｒｖｄＩａｅＭｏａｃＡｌｏｉｈｍｓｄｏａｕｒｉａｃｉｍｏｅｍｇｓｉｇｒｔＢａｅｎＦｅｔｅＰｏｎｔＭｔｈｎｇ
ＹＯＷｅ ’ ＵＭａ．ａ，Ｑｙｕｎ，ＺＡＯＱｉ－ｎ’ Ａｉ，ＨｏｈｉＩＸａＨｎｕｊ
范围更广的视野，人们自然考虑将多个照片拼接成一
方向小小偏移都是否会引起灰度的很大变化，如果
幅完整的全景照片以增强相机的视野。图像拼接技术
就是把针对同一场景的相互有部分重叠的一系列图片合成一张宽视角的图像，并且要求拼接后的图像最大程度地与原始图像接近，失真尽可能小，没有明显的缝合线＿。无缝融合的方法很多，果都不是太好，ＪＪ效多分辨率方法虽然质量高，但是该方法涉及塔和拉普拉斯塔德构造问题，计算工作大，计算时间长，不适宜一般的图像拼接中使用。本文就图像拼接的无缝拼接研究出发，首先用Ｈａｉ角点检测提取特征点，ｒｓ然后建立两幅图像问角点的映射关系，最后用改进的

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基于SIFT特征点的图像拼接技术研究图像拼接是指将多张局部图像无缝拼接成一幅全景图像的过程。

在计算机视觉和图像处理领域，图像拼接是一项挑战性的任务，需要解决视角变化、光照不一致、尺度变化等问题。

为了解决这些问题，研究者提出了基于尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）的图像拼接技术。

SIFT特征点是一种基于局部特征的图像描述方法，具有尺度不变性和旋转不变性。

它通过检测图像中的关键点，然后提取关键点周围的局部特征向量。

SIFT特征点具有以下几个特点：（1）尺度不变性：SIFT特征点可以在不同尺度下检测和匹配；（2）旋转不变性：SIFT特征点对图像的旋转具有鲁棒性；（3）局部特征描述：SIFT特征点通过提取关键点周围的局部特征向量来描述图像。

在图像拼接中，SIFT特征点的检测和匹配是关键环节。

首先，通过尺度空间极值检测来检测出图像中的SIFT特征点。

尺度空间极值检测是在不同尺度下寻找像素点的局部最大或最小值，从而确定图像中的关键点。

这一步骤可以通过高斯金字塔来实现，高斯金字塔是在不同尺度下对图像进行平滑处理，然后通过差分金字塔来检测图像的极值点。

接下来，对于每个关键点，通过SIFT算法计算其局部特征向量。

SIFT算法分为关键点的定位和方向分配两个步骤。

关键点定位使用关键点的尺度空间极值来确定关键点的准确位置。

方向分配则是为关键点分配一个主方向，用于后续的特征描述。

在方向分配过程中，SIFT算法使用梯度直方图来描述关键点周围的梯度信息，并选择梯度直方图中的峰值作为关键点的主方向。

经过关键点的检测和特征向量的计算后，接下来需要进行关键点的匹配。

关键点的匹配是指找到在两幅图像中具有相似特征的关键点对。

在进行关键点的匹配时，通常使用最近邻匹配和次近邻匹配的方式进行。

最近邻匹配是指对于每个关键点，在另一幅图像中找到距离最近的关键点作为匹配点；次近邻匹配则用于判断最近邻匹配的可靠性，通过计算最近邻和次近邻之间的距离比值来筛选匹配点。

改进的基于特征点的图像拼接融合算法

２通过曲线拟合三维二次函数以精确关键点）
的位置和尺度，同时去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点。
３利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性）
为每个关键点指定方向参数，而使描述子对图像从
旋转具有不变性．４）生成ＳＦ特征向量．中描述子由２ × ＩＴ其 ×２８向量表征由２个８向的方向直方图组成．维 ×２方
了现有特征检测方法的基础上，出的一种基于不提
像拼接算法，如基于频域的方法、于灰度相关的匹基配和特征匹配等．中尺度不变特征变换Ｌ（ｃｌ其１Ｓａ］ｅＩｖｒｎｅｔｒｒｎｆｒＳＦ匹配算法对图ｎａｉｔａｕｅＴａｓｍ，ＩＴ）ａＦｏ
值检测，并确定关键点所在位置和尺度．
目标识别，拼接等领域．ＳＦ图像但ＩＴ算法提取出特征点后，传统的Ｒｎａ算法［效率非常低，ａｓｃ２］尤其当
图像待匹配特征点之间“ 点 ”误匹配点）外（比例较大
时，大大影响了拼接算法的效率．图像融合是图像拼接的另一关键部分，要用于消除接缝和去除重影主（鬼影）现象，其效果直接影响到拼接图像是否自然．目前处理平滑过渡的算法较多，但对包含运动物体的图像融合［尚不能做到差强人意．３］为了提高拼接算法的效率和融合图像的质量，本文对以上２个关键部分进行了改进．针对“ 外点” （匹配点）误比例高时，使用Ｒｎａ算法迭代次数ａｓｃ多、效率低的问题，提出了一种新的聚类的方法预筛选待匹配点以提高 “ 内点 ”正确匹配的点）（的纯度，然后再使用Ｒｎａ算法精确提纯，ａｓｃ以提高算法效率和配准精度．在图像融合部分，首次提出了基于特征点对的最佳缝合线融合算法，实验表明该方法能较理想消除重影、平滑亮度差异，得到较高质量的融合

基于特征点约束关系的图像拼接算法

ｂｄｒｃｏａｇｅｔｓｃｒｅａｖｏｆｃｅｔａｄｔｅｆｅｍａｃｅｅｒｅｔｄｂｏ—ｌｅｒｓｃｅａｔａｅｎｃｍｅｓｏｓａｎｅａｉｎ．ｉｉｔｎｒａｔｏｒｌｔｅｃｅｉｉ．ｎ甜ｓｔｈｓａｅｃｙａｔｅｉｌｅｉｎｈｒｊｅｗｅｌｅｔｔｄｔｃｃｂｓｄｏｏｒ’ｃｎｔｉｔｒｌｔｓｖｒｉｉｒｏ
ｓｒｉｔｒｌｔｎｓｐｅｅｔｄｔａｎｅａｉｓｉｒｓｎｅ．Ｆｉｓｌｈｅｔｒｏｎｓｏｍａｅｒｘｒｃｅｓｎｒｉｏｒｄｔｃｏ．Ｓｃｎｌｏｒｔｙ，ｔｅｆａｕｅｐｉｔｆｔｉｇｓａｅｅｔａｔｄｕｉｇＨａｒｓｃｍｅｅｅｔｒｅｏｄｙ，ｔｅｉｉａｔｈｓａｅｇｔｂｗｏｈｎｔｍａｃｅｒｏｙｉｌ
Ｔｉｄｙ，ＲＡＮＳｈｒｌＡＣｇｒｈｉｓｄｔｏｕｔｎｔａａｕｅｏｒｎｆｒｎｔｘ，ａｄＬＭｌｏｔｍｓｕｓｄｔｕｆｈｒｎｆｒｉｇｍａｒ．ＦｎｌｌａｏｉｍｓｕｅｏｃｍｐｅｉｉｉｖｔｌｌｆｔａｓｏｍｉｇｍａｒｉｎａｇｒｈｉｅｏｐｒｙｔｅｔａｓｏｎｔｉｉｉｍｘｉａｌｙｔｅＴｉｎｇｅＦｎｔｎｉｓｄｔｅｍｏｔｉｇｓａｅｓｍｏａｃｉｇ．Ｅｘｅｍｅｔｌｒｓｌｓｓｏｔａｈｌｏｔｍｓｅｆｃｉｅａｄｓａｌ．ｈｒａｌｕｃｉｓｕｅｏｇｔｓｏｈｎｅｍｌｓｓｉｍａｅｏｐｒｎａｅｕｔｈｗｈｔｔｅａｇｒｈｉｆｅｔｎｔｂｅｉｉｖ

基于特征的影像拼接算法

像结果。
０：
—
—
ａｇｇＹｒｔ
＞０
盯
２
订一ｇｇｒｔＶ
Ｙ＜０．＝０
＜０
ｌ特征提取
基于影像特征的影像匹配算法是利用数字影像处
理中的特征边缘提取技术，检测出左右影像中的边缘
（）１先利用高斯平滑滤波器来平滑图像以除去噪
声（即用高斯平滑滤波器与图像作卷积）；（）２计算梯度的幅值和方向；对图像中任一点Ｐｉ）规定向左和向下为正方（，，向，则梯度方向０ｉｉ由下式得到
ｊ
１１Ｃｎｙ算子边缘提取．ａｎ
～Ｉ＋）ｌ－）ｉ，（１］／（１－ｉ，２［ｊｊ
．
２
］ｚ
Ｃｎｙａｎ边缘检测方法利用了梯度方向信息，采用 “ 非极大抑制” 以及双阈值技术，获得了单像素连续边
收稿日期：０８４６２０ —ｏ —Ｏ
ｉ＋百０隹［，，］２０２ｒ，ｎｒ
３
—
ｒ０
０ ∈［，１］０２Ｔ
提取算子从原始立体像对提取图像的边缘信息，从而
进一步提取出特征较强的特征点，过特征点的梯度通
７ｒ
Ｙ＞０．＝０
方向等信息，确定一组最佳的特征匹配点，利用这一组数据给出两幅图像间变换矩阵的估计初值，再利用递归算法找到最终的精确变换关系，而最终拼接出图从
（）３对梯度幅值进行非极大值抑制；

基于特征点配准的图像拼接技术研究

据库。００２１．
［屈志毅，玉珍．２］王图像 ห้องสมุดไป่ตู้ 接中特征块的选取Ｕ．算机工程，］计
２０，８９．６ —１６０２２（）１５６
［郭雷，晖晖，永生．像融合ｆ．京：子工业出版３】李鲍图Ｍ１北电
社．０８２０．
（辑：Ｑ）编、
另外，用物联网进行配送服务还可以实时跟踪货物的配送状运态，确合理地计划和管理货物的预期送达时间。在货物销售准环节，统的物流模式是售货员人工找寻货物并出售产品，果传如在销售物流环节引入物联网技术，当顾客提取贴有电子标签则的货物时，能售货系统会通过信息自动感应并识别货物，智这样一方面可以迅速标识出顾客提取的商品数量和价格，高提销售效率；一方面也可以避免某些顾客偷盗商品的行为，免另避企业或销售方的无谓损失。目前，国的物流业信息化水平仍不高，我自动化水平也很低，整个物流行业的总体效率还有待提高。物联网的出现开阔了我们的视野，给了物流业一个巨大的发展良机，们一定要也我借力物联网来主动地全面提升我国物流业的智能化、自动化与信息化水平。

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基于SIFT特征点的图像拼接技术研究摘要:图像拼接是指将多幅图像无缝地拼接在一起，形成一幅全景图像。

基于SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征点的图像拼接技术是一种常用的方法。

本文针对基于SIFT特征点的图像拼接技术进行研究，主要包括特征点提取、特征点匹配、图像校正和图像融合四个步骤。

通过对这些步骤的研究和实验验证，证实了基于SIFT特征点的图像拼接技术在图像拼接中的有效性和稳定性。

1. 引言随着数字、媒体和计算机技术的快速发展，图像处理在各个领域得到广泛应用。

图像拼接技术能够将多幅图像无缝地拼接在一起，不仅可以增加图像的视野范围，还能够还原实际场景中的细节信息，因此在摄影、航拍、地理信息系统等诸多领域具有重要应用价值。

2. SIFT特征点提取SIFT特征点提取是基于图像局部特征的一种方法。

它通过寻找图像中具有独特性、稳定性和可重复性的关键点，提取出图像的局部描述符。

SIFT特征点具有尺度不变性和旋转不变性，能够在不同图像中进行匹配。

在SIFT特征点提取过程中，首先通过高斯金字塔和DoG(Difference of Gaussian)算子进行尺度空间的极值检测，然后通过主方向估计和关键点描述子计算获取关键点的特征描述。

3. 特征点匹配特征点匹配是图像拼接中最关键的一步。

在SIFT特征点匹配中，常用的方法是使用KD树或暴力匹配方法进行最近邻搜索。

通过计算关键点之间的欧式距离或向量夹角，找到最佳匹配点对。

同时，为了减小误匹配的影响，常常使用比值测试或RANSAC算法进行筛选和剔除。

4. 图像校正图像校正是为了消除图像拼接过程中产生的几何畸变。

通过估计相机的内外参数，对图像进行扭曲矫正，使得多幅图像在同一个坐标系下进行拼接。

常用的方法有相似变换、仿射变换和透视变换等，具体校正方法的选择取决于拼接图像的几何关系。

5. 图像融合图像融合是将多幅图像拼接成一幅全景图像的最后一步。

基于特征点的图像拼接算法研究与实现

ｒ＝ｒｉｆｉａｎＩ — Ｉｆ（ｆ＜ｃ厂ｚ）ｚ ∈Ｉ＝ｚ，ｘ）（，，。
１多尺度Ｈａｒｒｉ征点提取算法ｓ特
为了克服传统的Ｈａｒｒｉｓ特征点提取算法不具有
抗缩放功能的特点，本文采用了多尺度的Ｈｒｉ特征ａｒｓ
全景图像拼接是在固定视点用照相机或者摄像机旋转拍摄得到的重叠图像拼接生成３０无缝全景图６。像的绘制技术，它是基于图像绘制ＩＲ（ｍａｅＢｓｄＢＩｇ — ａｅＲｅｄｒ的研究热点与关键技术。近年来，ｎｅ）研究人员进行了大量且有意义的工作，出了许多有效的图像拼提接算法，但是各种算法都存在局限性。
姜丽凤巩建学
・
（东工业职业学院山东淄博山
２５４）５０９
【摘要】针对传统的图像拼接算法中存在的误匹配率较高的问题，采用了基于特征点的图像配准算法。在提取
特征点阶段，采用了多尺度的Ｈａｒｒｉｓ特征点提取算法；在特征点匹配阶段，采用的是改进的基于相关窗口的特
① 对每一层ｚ的高斯塔图像中的每一个点（上ｚ，
Ｙ）用梯度函数进行平滑，出图像用函数（，表输ｚ）
示，滑公式如下：平
（）ｚ，一Ｐｆｚ，，（．））Ｐｔｚ，，（．＊ｇ（，）））

基于特征点的图像配准与拼接技术研究

Ｄａｉ．ｏ提出的ｓｔ征匹配方法在近ｖｄＧＬｗｅｉ特ｆ
几年成为国内外计算机视觉领域的热点Ｌ。文献５］［］１种代表性算子（６对０如不变矩，互相关，ｆ等）ｓｔｉ
进行实验和性能比较，果表明ｓｔ征描述符对结ｉ特ｆ光照变化、图像旋转、比例缩放、何变形、糊和几模图像压缩等６情况下的性能最好。为了降低ｓｔ种ｉｆ
ＣｌｓｍｂｅＴＰ９ａｓＮｕｒ３１
１引言
２基于频域功率谱的匹配＿，种方法计算）３这］
速度很快并且可以克服相关性噪声的干扰，但要求
图像配准与拼接技术广泛运用于医学图像，监重叠区域足够宽；３于特征的匹配［，种方法提取特征点）基４这］控系统，器视觉及虚拟现实领域。图像配准与拼机接的目的是将多幅相互间有重叠部分的图像序列进行空间匹配对准，经重采样后最终形成包含各图像序列信息的一幅宽视角图像。整个过程包括以下三步：）图像采集；）图像配准；）图像融合。配准１２３是拼接的核心，到有效精确快速的图像自动配准找容易，但算法较复杂，间复杂度较高。时
ＭｏａｃＴｅｈｎｏｏｈｙＢａｅｎＳｆＦｅｔｅｓｉｃｌｇｓｄｏｕｒａｕｒ
ＲｕｎＱｉＰｎｎＬｉＲｕａｎｅｇＧａｇｉ（ｏｔｏｃｅｃｎｇｎｅｉｇ，ＨｕｚｏｇＵｎｖｒｉｆＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙＣｎｒｌｉｎｅａｄＥｎｉｅｒｎＳａｈｎｉｅｓｔｏｃｅｃｎｃｎｌｇ，Ｗｕａ４０７）ｙｈｎ３０４