图像拼接技术的研究历史悠久
数字图像拼接技术
数字图像拼接技术引言图像拼接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大的宽视角的图像．拼接后的图像要求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．2003 年，美国“勇气号”和“机遇号”火星探测器发回了大量的火星地面照片，科学家们就是运用图像拼接技术合成了火星表面的宽视角全景图像．图像拼接技术在宇宙空间探测、海底勘测、医学、气象、地质勘测、军事、视频压缩和传输，档案的数字化保存，视频的索引和检索，物体的3 一D 重建，军事侦察和公安取证，数码相机的超分辨处理等领域都有广泛的应用．主要表现为：( l ）全景图和超宽视角图像的合成：将普通图像或视频图像进行无缝拼接，得到超宽视角甚至360°的全景图，这样就可以用普通相机实现场面宏大的景物拍摄；( 2 ）碎片图像的组合：将医学和科研的显微碎片图像或者空间、海底探测得到的局部图像合成大幅的整体图像；( 3 ）虚拟现实：图像拼接是虚拟现实领域里场景绘制( Image 一based Rendering , IBR ）方法中的一项基本技术，利用图像拼接技术可以生成全方位图像，用全景图表示实景可代替3D 场景建模和绘制.2 图像拼接算法分类原始图像的性质是影响图像拼接算法的最重要因素．原始图像得到的方式不同，图像整体性质也有很大差异，需要使用不同的拼接算法．大致可分为如下几类：2 . 1 柱面／球面／立方体全景图拼接全景图的表示模式主要有球面全景图、柱面全景图和立方体全景图．柱面全景图易获得，能生成任意视线的场景，但对垂直方向的视域有限制；球面全景图能完整地表达整个视点空间，但会导致在两极的场景扭曲变形；立方体全景图一般由6 幅广角为90 ”的画面组成，易于数据的存储，便于显示，主要应用于三维虚拟现实领域．柱面模型是最普遍采用的全景图拼接模型，该方法要求相机绕垂直转轴（如三脚架）作水平转动．将图像投影到一个统一的柱面上之后，拼接间题就转化为在柱面上图像间的平移间题，Heung 一Yeung Shum 等提出的同心圆拼接算法［z ］是一种依赖于相机参数的方法，该算法可看作是柱面模型的变异．2.2 基于透视变换的拼接透视变换的拼接田对相机的运动没有严格的限制，但为了防止视差的出现，要求被拍摄的景物是一个近似的平面．拍摄中，景物距离相机足够远即可把它视为平面．当获得的是排列顺序未知的碎片图像，或相机的运动方式未知，可采用这种模型．2.3 基于仿射变换的拼接仿射变换常作为基于透视变换全景图的一种近似，在相机倾斜角度不大、焦距足够大的时候可获得较好的匹配结果．2.4 基于图像检索的图像拼接运用基于内容的图像检索方法进行图像拼接是一种结合图像数据库、图像检索、模式识别等技术的拼接方法闭．首先把原图分成很多小块，然后对每个小块，从图像数据库中找到与之在视觉上最相近的图像，最后用替代的方法把从数据库中选出的图像组成一张大图。
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。
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$$"$,&**#!,�$$&$+"(!B "!!沿极坐标半径0方向取对数可得**!’&30$$"$,&**#!’&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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简析无人机技术航拍与图像拼接技术
简析无人机技术航拍与图像拼接技术1 概述随着社会不断发展和进步，无人机遥感技术在很多领域发挥着不可或缺的作用，譬如军事领域、农业领域、考古领域、环境监测领域、城市规划领域、灾害监测领域、地理测绘领域等。
无人机遥感技术之所以会有如此广泛的应用，是由于无人机遥感图像具有高灵活性、续航时间长，可以在特别危险地区探测，效率特别高，成本也低，还有无人机可在低海拔地区飞行，能够避免云层干扰等独特优势。
2 无人机遥感发展2.1 无人机发展概况因为计算机技术的不断发展，无人机遥感技术也获得了巨大进步，并且因为本身独特优势，受到愈来愈广泛的关注。
一般来说，无人机遥感技术提取和归纳人们所需信息，主要是利用精密成像仪器和图像分析技术，然后通过对这些时效性较高的图像进行特性分析等其他操作来达成。
无人机遥感技术发展如此之快，以至于图像拼接技术也受到越来越多关注，国内外很多研究人员正在对图像拼接技术进行更深研究。
目前，无人机图像拼接技术受到普遍关注，各个国家的学者都进行着与无人机图像拼接有关技术研究工作。
图像拼接技术通过数年研究，已经获取相当多研究成果，但是现在依然有很多问题有待解决，诸如相幅较小、数量多、影像倾斜度大、重叠不规则等一系列问题。
图像拼接效果和效率主要受图像配准精度和有效性所制约。
2.2 无人机航拍原理无人机，顾名思义是一种无人驾驶的或称作不载人的飞行器。
它主要是通过无线电遥控设备或机载计算机程序系统来进行控制。
无人机航拍是以无人机作为拍摄基准平台，随机载有高分辨率CCD数码相机、红外扫描仪、激光扫描仪等机载遥感设备获取地面图像或其他类型数据信息。
通过计算机对所获取的遥感图像信息按照一定精度要求进行解译识别处理，并制作成相关更重要、更全面信息的大幅全景图像。
无人机航拍技术是一种全新的高科技遥感应用技术，需要多种技术手段互相支撑构建成为一个平台系统。
全系统是集成遥感、遥测技术与计算机技术新型应用技术，在设计和最优化组合方面具有突出特点。
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.
基于计算机视觉的图像拼接技术研究
基于计算机视觉的图像拼接技术研究随着数字摄影技术的不断发展和普及，人们能够轻松地拍摄高分辨率的图片。
然而，在某些情况下，单张图像并不能够完全地表达出某种景物或场景的完整性。
这时候，图像拼接技术就显得尤为重要。
通过将多个部分图像合并成为一张大的图像，图像拼接技术可以展示出更为完整和细致的场景信息，其中基于计算机视觉的图像拼接技术则是近年来发展非常迅猛的一个分支。
一、图像拼接技术的发展图像拼接技术在早期主要应用于航空摄影领域，以便制作出更为完整的地图和飞行路线计划图。
然而，随着数字摄影技术的不断发展和普及，图像拼接技术也得到了更加广泛和多样化的应用。
目前，图像拼接技术可以被用于数码相机、智能手机等普及设备上，用于制作出更为细致和完整的旅游照片、跨越式摄影、全景照片等。
二、计算机视觉技术在图像拼接中的应用计算机视觉是利用计算机对图像或视频信息进行自动分析和处理的一种技术。
在图像拼接中，计算机视觉技术可以被用于识别和分析不同图像之间的重叠部分，并确定部分图像之间的位置、方向和距离等参数。
同时，计算机视觉技术还可以进行图像融合、补全和去除等工作，使图像拼接后的效果更加完整和真实。
三、各种算法在图像拼接中的应用目前，在基于计算机视觉的图像拼接技术中，各种算法都有不同的应用场景和优缺点。
其中，矩阵变换法、二元物体法、分割法、局部最优配准法等被广泛应用在各自的领域中。
矩阵变换法适用于图像间的平移、旋转、缩放等情况；二元物体法适用于具有明显边缘的物体拼接；分割法适用于多种物体拼接；局部最优配准法适用于亚像素级别的相机内参标定等需要高精度的场景。
四、局限性和发展趋势虽然基于计算机视觉的图像拼接技术已经取得了一定的发展和应用，但是仍然存在一些局限性。
例如，对于具有变形等扭曲变化的物体，当前的图像拼接技术还无法完美处理。
此外，在处理大规模图像拼接时，也面临着较大的计算力和计算时间等问题。
未来，随着计算力、计算速度和图像处理算法的不断提升，基于计算机视觉的图像拼接技术也将逐渐得到更广泛和深入的应用。
图像拼接技术的分类和研究进展-数字图像处理论文-计算机论文
图像拼接技术的分类和研究进展-数字图像处理论文-计算机论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要：随着我国数字技术的不断进步与发展, 我国的数字图像处理技术也得到了较大的进步与提高, 图像拼接技术就是其中的重要代表, 基于数字图像处理技术, 图像拼接技术的相关技术手段不仅得到了提高与进步, 并且也应用到了更多的领域中。
而图像拼接技术是基于各种匹配算法进行的, 在各领域内应用时可以提高各领域中对于图像处理的质量与效果。
因此, 本文针对图像拼接技术进行讨论分析, 从图像拼接技术的分类、图像匹配算法、图像融合算法以及图像拼接方法的研究动向等方面进行探讨分析, 旨在更好的探究出图像拼接技术的优缺点, 针对图像拼接算法的发展与应用前景进行了展望分析。
关键词：图像匹配; 图像拼接; 拼接技术; 图像融合;随着数字图像处理技术的不断发展与提高, 图像的拼接技术也逐渐受到了国内外相关学者的研究与关注, 图像拼接技术主要是基于数字图像处理技术进行具有多重叠区的多幅数字图像或神品图像进行匹配融合, 通过处理后的图像可以更好的应用在各个领域中。
现阶段, 在我国的军事、地理、虚拟现实、医学以及监控、机器人等多个方面都有关于图像拼接技术的应用。
所以, 研究图像拼接技术, 探究出图像拼接技术中更好的匹配算法与融合算法, 进而将该技术应用在更多的领域中不仅可以丰富该技术的相关内容, 同时可以满足各领域的图像需求, 在应用过程中具有非常重要的意义。
一、图像拼接技术的分类概述若从图像拼接技术的类别进行划分, 图像拼接技术主要可以分为静态图像与视频图像两种, 而静态图像的拼接主要又分为静态图像中的图像拼接与动态图像拼接, 而视频中图像拼接又分为视频序列中的静态图像与动态图像。
本文针对这四个类别图像拼接技术进行分析讨论。
(一) 基于静态图像的图像拼接技术基于静态图像开展图像拼接技术较为建议, 其算法主要是将重叠区的静态图像与技术图像相结合, 通过对图像进行坐标排布, 匹配静态图像之间的位置, 进而开展图像的匹配与融合工作, 可以直接将两组图像进行拼接, 操作较为简单。
图像拼接技术研究综述
图像拼接技术研究综述作者：熊哲源熊小敏吴胜益袁幼平来源：《科技资讯》2015年第01期摘要：图像拼接技术是虚拟现实和图像绘制技术的一个重要研究方向，文章对图像拼接的内涵进行了阐述，提出图像拼接在虚拟现实、提高图像的分辨率、增大光学系统的视场角、方便图像的检索、编辑、分析和理解等四大方面的应用，研究分析了图像拼接算法的流程，介绍了图像拼接的关键技术：即图像拼接预处理技术、图像配准技术和图像融合技术。
结合图像拼接技术在现实生活中的应用，提出了图像拼接方法在实时图像拼接、自动图像拼接、彩色图像拼接、3D立体图像拼接等几大方面的研究新进展。
关键词：图像拼接图像配准图像融合虚拟现实中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）01（a）-0000-001 引言图像拼接是将一组已经在空间上配准的、相互之间存在重叠部分的图像序列，经过图像变换、重采样和图像融合后形成一幅包含每个图像序列的宽视角或360度视角的全景图像的技术[1]。
目前，图像拼接技术的应用方向主要包括以下四个方面：1.1 虚拟现实将图像拼接技术应用于虚拟现实系统中，实现动态或者交互式虚拟的3D环境，可以利用多个图像源实时合成视频，能呈现远程会诊和手术参与的三维场景，音乐会或体育赛事，或参加远程教育和虚拟教室等。
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频图像序列可以生成超分辨率图像，因为图像的重叠区域包含实际场景的很多冗余信息。
1.3 增大光学系统的视场角为了有效地提高视场光学系统，多传感器可用于捕捉不同角度的图像，然后使用领域的图像拼接技术的实时拼接这些图像，形成了较大的实地查看图像。
1.4 方便图像的检索、编辑、分析和理解通过获取场景和目标更多的信息生成大场景图像或三维立体图像，以利于图像的检索、编辑、分析和理解。
朱云芳[2]提出通过构造视频的全景图，利用手工与计算机相结合的方法对全景图进行编辑，实现对视频内容的检索和编辑。
图像拼接方法及其应用研究
内蒙古科技大学本科生毕业设计说明书（毕业论文）题目：图像拼接方法及其应用研究学生姓名：***学号：**********专业：电子信息工程班级：电信二班指导教师：***图像拼接方法及其应用研究摘要图像拼接技术顾名思义就是将数张有重叠部分的图像拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术，在遥感技术领域、虚拟现实领域、医学图像处理领域等都有广泛的应用。
本文首先分析了目前主流科研图像配准和图像融合的算法，重点研究了SIFT算法和Harris算子，RANSAC算法的图像拼接，并对其中的一些问题做出了改进和个人的分析。
在本文中对于图像的隐试信息，采取了多尺度表示的图像方法解决，在对于图像的各种操作时都是考虑这些基本问题，其中尺度不变的特征用来图像匹配和物体的识别，本文中对sift算法在图像拼接中的问题做了详细的概述。
基于特征点的图像拼接中，在提取特征点和检测中做了一些详细的研究，在图像的特点上，本文中提出了一种基于Harris算法结合鲁棒性较高RANSAC算法提纯匹配点，其主要的思想在于去除经典Harris算法中出现的特征点聚集，这样大大减少了RANSAC 算法进行图像配准的运算时间。
关键词：图像拼接；图像配准；特征提取；图像融合Research on the application of image mosaic methodAbstractImage stitching technology is as the name suggests the number of images into overlapping part of a large seamless high resolution image technology, In the field of remote sensing technology, the field of virtual reality, the field of medical image processing and is widely used in.This paper analysis of the current mainstream algorithms and image fusion, focuses on the SIFT algorithm and Harris algorithm, RANSAC algorithm for image stitching.In this paper for the image of implicit information, solve the image method adopted a multiple solutions representation for various operations, in the image are considered these basic questions, including the scale invariant features for image matching and object recognition, in this paper, the image matching problem of SIFT algorithm to do a detailed overview.Based on the feature points of the image stitching. This to do some detailed research on the feature extraction and detection, image features, this paper proposes a Harris algorithm based on RANSAC algorithm with high robustness, which greatly reduced the RANSAC algorithm for image registration computing time.Keywords: image mosaic, image registration, feature extraction, image fusion.目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章绪论 (1)1.1图像拼接的研究背景 (1)1.2图像拼接的研究意义 (2)1.3图像拼接应用领域和研究现状 (2)1.3.1应用领域 (3)1.3.2 研究现状 (4)1.4图像拼接的特点 (6)1.5 本文章节的安排 (6)第二章图像拼接关键技术的研究介绍 (8)2.1图橡拼接技术的基本流程介绍 (8)2.2图像拼接的信息采集和处理 (9)2.3图像拼接的配准 (10)2.3.1图像配准的原理 (10)2.3.2图像配准的方法 (11)2.4图像的融合与合成 (15)第三章基于SIFT图像拼接算法 (18)3.1 SIFT算法的基本原理 (18)3.1.1 多尺度空间理论 (18)3.1.2检测极值点 (19)3.1.3稳定关键点 (21)3.1.4 局部特性描述 (22)3.1.5拼接融合 (22)3.2改进算法分析实例 (23)第四章基于Harris算法的图像拼接研究 (26)4.1角点提取算子 (26)4.2 Harris角点检测原理 (26)4.2.1柱面投影生成 (27)4.2.2 Harris角点提取 (27)4.3 RANSAC算法的原理 (29)4.4拼接算法的实例分析 (30)4.5本文两种拼接算法的对比 (33)第五章总结与展望 (34)5.1本文总结 (34)5.2工作展望 (34)致谢 (36)参考文献 (36)附录 (39)第一章绪论图像拼接应用广泛的数字图像处理的技术。
医疗影像处理中的图像配准与拼接技术研究
医疗影像处理中的图像配准与拼接技术研究随着医疗影像技术的不断发展，图像配准与拼接在医学领域中的应用越来越广泛。
图像配准是指将两个或多个不同来源的图像进行空间上的对应，以便能够将它们在同一坐标系中进行比较和分析。
而图像拼接则是将多个局部图像拼接成一个完整的图像，从而获得更广阔的视野和更全面的信息。
在医疗影像处理中，图像配准与拼接技术对于辅助医生进行诊断、手术规划和研究具有重要意义。
例如，在计算机辅助手术中，医生可以利用图像配准技术将不同时间、不同扫描仪生成的图像进行配准，从而实现动态观察病变的发展和评估治疗效果。
此外，图像拼接技术还可以将多个不同部位的图像拼接成一个完整的图像，更好地了解病灶的分布和关系，指导病灶定位和手术操作。
在医疗影像处理中，图像配准与拼接技术的研究涉及到图像处理、计算机视觉和数学等多个领域。
首先，图像配准技术需要解决图像之间的相似性度量和变换模型的选择问题。
相似性度量可以通过比较图像的统计特征、空间几何特征或图像的灰度分布等进行。
而变换模型的选择则可以根据不同的应用需求选择平移、旋转、缩放、仿射变换或投影变换等。
其次，图像配准技术需要解决图像之间的特征匹配和配准变换估计问题。
特征匹配可以根据图像中的角点、边缘、纹理特征等进行，通过匹配这些特征点可以获得初始的变换估计值。
最后，图像配准技术需要解决图像配准的优化问题。
通过最小化配准变换前后的差异或最大化相似性度量指标，可以得到最佳的配准结果。
图像拼接技术在医疗影像处理中的研究也面临着一些挑战。
首先，图像拼接需要对局部图像进行特征提取和匹配，以确定它们之间的对应关系。
然而，由于医学图像的复杂性和噪声的存在，图像拼接的精度往往受到限制。
此外，图像拼接还需考虑图像之间的几何变形和色彩差异问题，以保证拼接后的图像具有良好的视觉效果和一致的颜色。
因此，研究人员需要进一步改进特征提取和匹配算法，以及图像拼接的几何校正和色彩校正方法，以提高图像拼接的质量和准确性。
数字图像拼接方法研究进展
数字图像拼接方法研究进展余宏生1,2，金伟其1（1.北京理工大学光电学院，北京 100081；2.黄石理工学院数理学院，湖北黄石 435000）摘要：数字图像拼接是指将具有重叠区的多幅数字图像或多帧视频通过配准和融合获得单幅宽视场图像或者动态全景图。
数字图像拼接方法主要包括图像配准算法和图像融合算法。
根据待拼接图像和拼接图像的特点，介绍图像拼接的4种基本类型，说明图像拼接的研究意义，概述近年来图像拼接方法的研究状况，最后分析图像拼接方法的研究动向。
关键词：图像拼接；图像配准；图像融合；全景图；超分辨率图像中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1001-8891(2009)06-0348-06 Evolvement of Research on Digital Image Mosaics MethodsYU Hong-sheng1,2，JIN Wei-qi1(1.School of Optical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China;2. School of Mathematics and Physics, Huangshi Institute of Technology, Hubei Huangshi 435000, China)Abstract：Digital image mosaics can be defined as image registration and fusion of lots of overlapping digital images or multiple video frames into a single wide field of view image or dynamic panoramic image. Digital image mosaics methods include both image registration algorithm and image fusion algorithm. The goals of this paper are as follows; a) to introduce four basic types of image mosaics according to the character of to-be-mosaic images and mosaic image, and to explain the significances of image mosaics research, b) to summarize the state of research on image mosaics methods in recent years, c) to provide new direction for future research on image mosaics methods.Key words：panoramic image；image mosaics；image registration；image fusion；super-solution image引言数字图像拼接是指将具有重叠区的多幅数字图像或多帧视频图像通过数字配准和融合，获得单幅宽视场图像或者动态全景图。
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。
图像拼接技术在大型文物数字化保护中的应用
图像拼接技术在大型文物数字化保护中的应用近年来，随着文物保护和数字化技术手段的不断发展，越来越多的文物资料得以数字化保存和展示。
作为文物数字化保护的核心技术之一，图像拼接技术得到了广泛的应用和推广。
本文将讨论图像拼接技术在大型文物数字化保护中的应用。
一、文物数字化保护的需求文物的保存和传承是重要的文化遗产保护工作。
然而，文物保存过程中存在一些问题，如日渐增加的文物数量和质量、文物分布范围广泛、文物价值高等。
同时，文物的保存在环境条件、自然损耗和人为因素等方面都有一定的局限性，这些都是制约文物保护工作发展的主要原因。
数字化技术使得文物的数字化保存和传承成为了可能。
通过数字化技术，可以将文物转化为数字形式，保存在计算机上，供后人查阅和研究。
数字化技术不仅能保护文物本身，还能为文物的史学研究和文化传承做出贡献。
二、图像拼接技术的原理图像拼接技术是一种将多幅图像拼接成为一幅大图的技术。
图像拼接技术的核心在于去除图像之间的重叠部分，然后通过算法对剩下的部分进行融合，使得多幅图像的边缘接合自然。
图像拼接技术的基本原理如下：1.选取匹配点在同一个场景下，多幅图像之间会存在相同或相似的区域。
通过选取这些相同或相似的区域作为匹配点，就可以将多幅图像进行匹配。
2.特征提取在图像中提取出特征点，如角点、边缘等，用于后续的图像匹配。
3.图像校正通过图像校正算法，对多幅图像进行校正，保证各个图像在同一个平面上。
4.图像拼接对校正后的图像进行拼接，去除重叠部分，并对未拼接的部分进行融合，使得多幅图像的接缝自然。
三、图像拼接技术在大型文物数字化保护中的应用大型文物的保存、复原和研究是文物数字化保护的重点之一，也是图像拼接技术的一个重要应用方向。
在大型文物数字化保护中，图像拼接技术可以帮助人们更好地了解文物的内部结构、雕刻工艺和细节。
例如，对于大型佛像和石刻，往往只能看到部分细节，难以全面了解文物的整体形态。
图像拼接技术可以将多个部分图像拼接成为一个完整的文物图像，更好地呈现文物的整体形态和细节。
图像拼接技术
图像拼接技术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。
图像配准和图像融合是图像拼接的两个关键技术。
图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。
早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、精度低,而且常常需要人工选取初始匹配点,无法适应大数据量图像的融合。
图像拼接流程图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。
一般来说,图像拼接主要包括以下五步:a)图像预处理。
包括数字图像处理的基本操作(如去噪、边缘提取、直方图处理等)、建立图像的匹配模板以及对图像进行某种变换(如傅里叶变换、小波变换等)等操作。
b)图像配准。
就是采用一定的匹配策略,找出待拼接图像中的模板或特征点在参考图像中对应的位置,进而确定两幅图像之间的变换关系。
c)建立变换模型。
根据模板或者图像特征之间的对应关系,计算出数学模型中的各参数值,从而建立两幅图像的数学变换模型。
d)统一坐标变换。
根据建立的数学转换模型,将待拼接图像转换到参考图像的坐标系中,完成统一坐标变换。
e)融合重构。
将带拼接图像的重合区域进行融合得到拼接重构的平滑无缝全景图像。
相邻图像的配准及拼接是全景图生成技术的关键,有关图像配准技术的研究至今已有很长的历史,其主要的方法有以下两种:基于两幅图像的亮度差最小的方法和基于特征的方法。
本文采用基于特征模板匹配特征点的拼接方法。
该方法允许待拼接的图像有一定的倾斜和变形,克服了获取图像时轴心必须一致的问题,同时允许相邻图像之间有一定色差。
全景图的拼接主要包括以下4个步骤：图像的预拼接,即确定两幅相邻图像重合的较精确位置,为特征点的搜索奠定基础。
特征点的提取,即在基本重合位置确定后,找到待匹配的特征点。
图像矩阵变换及拼接,即根据匹配点建立图像的变换矩阵并实现图像的拼接。
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。
医学图像拼接技术研究
医学图像拼接技术研究医学图像的获取和处理一直是医学领域的一个重要议题。
如何更加准确、高效地获取、储存和处理医学图像数据，是医学图像处理研究的一个重要方向。
在众多的技术手段中，图像拼接技术已经被广泛应用于合成和处理医学图像。
医学图像拼接技术是指将多幅医学图像进行拼接，最终形成一幅完整的医学图像的过程。
这种技术既可以在不同的采集设备之间拼接，也可以在同一设备不同位置、不同角度下的多幅图像进行拼接。
医学图像拼接技术的主要目的是提高医学图像的分辨率、缩小图像视野、增加图像的信息量或者调整图像的匀质性。
医学图像拼接技术应用医学图像拼接技术可以应用在很多方面，如医学影像学、医学研究、医学教育等领域。
在医学影像学中，医生可以使用医学图像拼接技术对影像进行合成、增强、重建等操作，从而得到更加清晰、准确的医学图像，用于临床诊断和治疗。
在医学研究方面，医学图像拼接技术可以用来分析、研究医学影像的成像原理、特性、病理生理过程等，从而促进医学科研的进展。
在医学教育方面，医学图像拼接技术可以用来制作医学教材，丰富医学教育内容，提高医学教育效果。
医学图像拼接技术分类医学图像拼接技术可以根据不同的分类方式，分为不同的类型。
例如，根据医学图像的种类，医学图像拼接技术可以分为计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、超声影像、X射线影像等。
此外，医学图像拼接技术还可以根据不同的图像特征和处理方式，分为常规图像拼接、多尺度图像拼接、特征提取图像拼接、纹理分析图像拼接等。
医学图像拼接技术应用案例众多的医学机构和企业都在不断研究和应用医学图像拼接技术。
例如，美国迈阿密大学的医学图像处理实验室，研究了基于智能盆腔识别的多模态医学图像拼接技术，可以用于癌症诊断、手术模拟、治疗计划制定等；加拿大福布斯研究所的医学机器视觉实验室，研究了结构化光照医学图像拼接技术，可以用于医学影像重建、三维可视化等。
结论医学图像拼接技术是医学影像学领域的一个重要方向，可以提高医学图像的分辨率、缩小视野、增加信息量和调整匀质性。
图像拼接技术的研究历史悠久
图像拼接技术的研究历史悠久图像拼接技术的研究历史悠久。
早期用于航空遥感照片合成，由于飞机或卫星上相机和地面景物之间距离很远，这种图像配准采用简单的模板匹配法。
这种方法在现在也有广泛应用，可应用于航空图片合成、大文档扫描合成，视频压缩。
在20世纪90年代随全视函数、全景建模、光场与光照图、同心拼图、全景图概念的提出，模型维数不断下降。
自1994年Chen等人提出全景图拼接技术，国内外出现很多关于全景图生成技术的文章。
全景图生成技术的基本思想是通过普通相机或摄像机对场景信息进行照片图像或视频图像采样，在固定的视点，使相机在水平面内旋转一周拍摄场景，得到一组具有重叠区域的连续环视图像序列:将图像由相机坐标投影到空间坐标:利用图像配准方法寻找将环绕一周的这组图像中，两两相邻的图像间的重叠的区域;将确定的重叠区域利用图像融合方法进行图像序列的无缝拼合，得到一幅全景图像。
全景图像根据其选取视点空间的不同可分为:平面、柱面、球表面、立方体表面。
目前图像配准的研究方法主要集中为基于灰度相关的方法、相位相关法、基于特征的方法。
基于灰度相关方法的计算量较大，很多力求缩小模版配准计算量的改进算法被提出来。
国防科大开发的HVS系统,采用的是一种基于特征线段的图像匹配算法。
封静波提出相似曲线的拼接算法通过匹配两幅图像重叠区域每列梯度最大值曲线完成拼接，大大减少了传统模板匹配方法的计算量。
薛峰综合基于灰度相关和特征相关算法的优点提出了基于最大梯度和灰度相关的两步配接方法。
于乱采用形状模板对模板内图像的边缘点与模板边界的最短距离统计实现特征点匹配。
李文辉提出采用基于粒子群优化(POS)的多分辨率算法。
1975年相位相关法由Kuglin和Hines提出，具有场景无关性，能够对纯粹二维平移的图像精确地对齐。
DeCastro和Morandi发现用傅立叶变换确定旋转对齐就像平移对齐一样。
Reddy和Chatterji改进了Decastro的算法，大大减少了需要转换的数量。
图像拼接原理及方法
第一章绪论1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、电脑视觉、图像处理和电脑图形学研究中的热点。
图像拼接解决的问题一般式，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。
早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。
近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制〔IBR〕成为结合两个互补领域——电脑视觉和电脑图形学的坚决焦点，在电脑视觉领域中，图像拼接成为对可视化场景描述〔Visual Scene Representaions〕的主要研究方法：在电脑形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以使IBR 从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。
在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360 度的环形图片了。
但是在实际应用中，很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。
使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。
这在红外预警中起到了很大的作用。
微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。
利用图像拼接技术，拼接机器人双目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。
在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像，用来虚拟实际场景。
这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。
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图像拼接技术的研究历史悠久。
早期用于航空遥感照片合成，由于飞机或卫星上相机和地面景物之间距离很远，这种图像配准采用简单的模板匹配法。
这种方法在现在也有广泛应用，可应用于航空图片合成、大文档扫描合成，视频压缩。
在20世纪90年代随全视函数、全景建模、光场与光照图、同心拼图、全景图概念的提出，模型维数不断下降。
自1994年Chen等人提出全景图拼接技术，国内外出现很多关于全景图生成技术的文章。
全景图生成技术的基本思想是通过普通相机或摄像机对场景信息进行照片图像或视频图像采样，在固定的视点，使相机在水平面内旋转一周拍摄场景，得到一组具有重叠区域的连续环视图像序列:将图像由相机坐标投影到空间坐标:利用图像配准方法寻找将环绕一周的这组图像中，两两相邻的图像间的重叠的区域;将确定的重叠区域利用图像融合方法进行图像序列的无缝拼合，得到一幅全景图像。
全景图像根据其选取视点空间的不同可分为:平面、柱面、球表面、立方体表面。
目前图像配准的研究方法主要集中为基于灰度相关的方法、相位相关法、基于特征的方法。
基于灰度相关方法的计算量较大，很多力求缩小模版配准计算量的改进算法被提出来。
国防科大开发的HVS系统,采用的是一种基于特征线段的图像匹配算法。
封静波提出相似曲线的拼接算法通过匹配两幅图像重叠区域每列梯度最大值曲线完成拼接，大大减少了传统模板匹配方法的计算量。
薛峰综合基于灰度相关和特征相关算法的优点提出了基于最大梯度和灰度相关的两步配接方法。
于乱采用形状模板对模板内图像的边缘点与模板边界的最短距离统计实现特征点匹配。
李文辉提出采用基于粒子群优化(POS)的多分辨率算法。
1975年相位相关法由Kuglin和Hines提出，具有场景无关性，能够对纯粹二维平移的图像精确地对齐。
DeCastro和Morandi发现用傅立叶变换确定旋转对齐就像平移对齐一样。
Reddy和Chatterji改进了Decastro的算法，大大减少了需要转换的数量。
张世阳采用了基于2幂子图像的FFT对齐方法，从而减小了FFT的计算量加快图像对齐速度和减小图像间重叠率。
吴飞采用基于快速傅立叶变换的图像配准算法求取两相邻视频帧之间的配准系数。
基于特征的图像对齐典型的是基于图像几何特征的对齐方法。
几何特征分为低级的
学硕士学位论文基于特征点的嘴卜任曰生成执术的研究
特征，如边、角和高级特征如物体的识别、特征之间的关系。
文(34)通过二维高斯模
糊过滤可以得到一些低级特征模型，如边模型、角模型和顶点模型。
因为角模型提供了
比坐标点更多的信息，文〔35)中基于几何角模型提出了图像对齐算法，文〔36〕中基
于几何点特征优化匹配和文(37)中利用小波变换提取保留边(。
dge一preserving)的视
觉模型进行图像对齐。
基于高级特征的图像对齐利用低级特征之间的关系或者通过识别
出的物体实现对齐。
文(38)利用特征图像关系图进行图像对齐。
而如何选择特征是其
中的关键技术，许多研究人员也在从事这方面的究，如提取特征点算子:Morave。
算子〔3，，、Forstner算子〔‘0，、susan算子〔“，、HarriS算子〔‘，，，sIFT算子〔‘3，等。
边缘检测算
子:Canny算子〔44]、LoG〔46]算子等。
此外用于提高特征点配准精度的算法很多，赵炫利用
概率模型理论精确特征点的匹配〔46]。
胡社教提出利用KLT跟踪算法精确确定角点位置，提高变换矩阵的求解精度〔4v]。
李寒通过引导互匹配及投票过滤方法提高特征点的检测精度〔#8]。
赵辉采用相位相关法进行自动排序的特征角点匹配算法〔49]。