基于MATLAB的图像拼接技术
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
matlab拼接函数
matlab拼接函数摘要：一、Matlab 简介二、Matlab 中的向量操作三、Matlab 中的拼接函数1.向量拼接2.矩阵拼接四、Matlab 拼接函数的应用举例1.图像拼接2.数据拼接五、总结正文：Matlab 是一款广泛应用于科学计算和数据分析的软件，其强大的矩阵计算能力和丰富的工具箱使得用户可以轻松地进行各种计算任务。
在Matlab 中，向量操作和拼接函数是经常用到的功能，下面我们将详细介绍Matlab 中的拼接函数。
首先，我们需要了解Matlab 中的向量操作。
在Matlab 中，向量是具有相同数据类型的元素的集合。
通过使用Matlab 的索引和切片功能，我们可以轻松地对向量进行操作。
Matlab 中的拼接函数主要分为两类：向量拼接和矩阵拼接。
向量拼接是将两个或多个向量合并为一个向量，而矩阵拼接是将两个或多个矩阵合并为一个矩阵。
在Matlab 中，向量拼接可以通过“+”号运算符完成。
例如，如果我们想要将两个向量a 和b 拼接在一起，可以使用以下代码：```matlaba = [1, 2, 3];b = [4, 5];c = a + b;```运行上述代码后，我们得到一个新的向量c，其值为[1, 2, 3, 4, 5]。
对于矩阵拼接，Matlab 提供了concatenate 函数。
例如，如果我们想要将两个矩阵A 和B 拼接在一起，可以使用以下代码：```matlabA = [1, 2, 3; 4, 5];B = [6, 7, 8; 9, 10];C = concatenate(A, B);```运行上述代码后，我们得到一个新的矩阵C，其值为：```1 2 34 56 7 89 10```Matlab 拼接函数在实际应用中有很多用途，例如图像拼接和数据拼接。
在图像处理中，我们经常需要将多张图片拼接在一起，形成一个新的图像。
这时，我们可以使用Matlab 的图像拼接函数，将多张图片的像素值拼接在一起，从而得到一个新的图片。
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。
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。
Matlab中的图像融合和多模态图像分析技术
Matlab中的图像融合和多模态图像分析技术图像处理是一项非常重要的技术，在许多领域都有广泛的应用，如医学影像分析、计算机视觉、遥感图像处理等。
在图像处理中，图像融合和多模态图像分析技术是两个非常重要的方面。
本文将介绍在Matlab中实现图像融合和多模态图像分析的方法和技术。
一、图像融合技术图像融合是指将多个不同模态或不同源的图像融合为一个具有更丰富信息的图像。
在图像融合技术中，常用的方法有像素级融合和特征级融合。
1.1 像素级融合像素级融合是指将多幅图像的像素按照一定的规则进行融合。
在Matlab中，可以使用imfuse函数来实现像素级融合。
该函数可以通过设置不同的融合模式来实现不同的效果，如加权平均、最大值、最小值等。
通过调整各个模态的权重，可以获得不同的融合效果。
1.2 特征级融合特征级融合是指将多幅图像的特征进行融合。
在Matlab中，可以使用特征提取和特征匹配的方法来实现特征级融合。
首先，使用不同的特征提取方法，如SIFT、SURF等，提取多幅图像的特征点。
然后，使用特征匹配的方法，如RANSAC算法，将多幅图像的特征点进行匹配和融合。
最后，根据匹配结果，可以生成一幅具有更丰富信息的图像。
二、多模态图像分析技术多模态图像分析是指对多模态图像进行分析和处理，以获得更全面和准确的信息。
在Matlab中，可以使用多种方法和技术来实现多模态图像分析。
2.1 图像配准图像配准是多模态图像分析的基础，它是将多幅图像进行准确的空间或特征对齐。
在Matlab中，可以使用imregister函数来实现图像配准。
该函数可以通过设置不同的配准方法和参数，如相位相关、归一化互相关等，来实现不同的配准效果。
2.2 图像分割图像分割是将图像中的目标或区域进行划分和提取的过程。
在多模态图像分析中，图像分割可以用来提取不同模态之间的特征。
在Matlab中，可以使用多种图像分割算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等，来实现图像分割。
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的图像匹配和图像配准技术
Matlab的图像匹配和图像配准技术Matlab是一种广泛应用于科学计算和工程领域的软件平台，其中图像处理是它的一个重要应用领域之一。
在图像处理中，图像匹配和图像配准是两个核心概念和技术。
本文将介绍Matlab中的图像匹配和图像配准技术，探讨其原理、方法和应用。
一、图像匹配图像匹配是指在两个或多个图像中寻找相对应的特征点或区域，以实现图像间的关联和对比。
图像匹配通常用于图像检索、目标跟踪和图像融合等应用。
Matlab提供了多种图像匹配算法和函数，下面将介绍其中两个常用的方法。
1. 特征点匹配特征点匹配是一种常见的图像匹配方法，它通过提取图像中的关键特征点，并根据这些特征点的描述子进行匹配。
Matlab中的SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）算法是两个常用的特征点匹配算法。
这些算法能够在图像中提取出具有鲁棒性和不变性的特征点，并通过匹配它们来实现图像的对比和关联。
2. 模板匹配模板匹配是另一种常见的图像匹配方法，它通过在图像中搜索与给定模板相似的区域来实现匹配。
在Matlab中，模板匹配通常使用归一化互相关（NCC）或归一化平方差（NSSD）等方法。
这些方法可以计算模板与图像中相似区域的相似度，并找到最佳匹配位置。
二、图像配准图像配准是指将多幅图像在几何和灰度上进行变换和校正，使它们在某种准则下达到最佳对齐的过程。
图像配准常用于医学影像分析、遥感图像处理和计算机视觉等领域。
Matlab提供了多种图像配准方法和函数，下面将介绍其中两个常用的方法。
1. 点对点配准点对点配准是一种常见的图像配准方法，它通过选择一些对应的特征点或控制点，根据它们之间的几何关系进行图像变换和平移。
Matlab中的imregister函数可以实现点对点配准，通过计算图像间的变换矩阵来对图像进行配准。
2. 图像相似度配准图像相似度配准是另一种常见的图像配准方法，它通过最小化图像间的相似度度量来实现配准。
Matlab中的imregcorr函数可以计算图像间的相关系数，通过最大化相关系数来优化配准结果。
MATLAB中的图像拼接与全景图生成技术
MATLAB中的图像拼接与全景图生成技术图像拼接和全景图生成是数字图像处理领域中的重要技术之一，它可以将多张局部图像拼接成一幅连续的全景图像，从而提供更广阔的视野。
在实际应用中，全景图生成技术被广泛应用于房地产、旅游、虚拟现实等领域。
而MATLAB作为一种强大的工具，也提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以实现图像拼接和全景图生成的算法。
首先，我们需要了解图像拼接的原理。
图像拼接的核心思想是基于图像的几何变换，通过将多张局部图像进行平移、旋转和缩放等变换操作，使得它们能够无缝地拼接在一起，形成一张连续的全景图像。
在MATLAB中，我们可以使用图像配准技术来实现几何变换，其中最常用的是基于特征点匹配的方法。
在图像拼接的过程中，首先需要进行图像的特征提取和匹配。
常用的特征提取算法有SIFT（尺度不变特征转换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（方向倾斜的FAST特征）等。
这些算法可以从图像中提取出具有独特性质的特征点，并计算出它们的描述子。
然后，通过特征匹配算法（如RANSAC）寻找图像中相对应的特征点，从而找到多张图像之间的对应关系。
一旦获得了图像之间的对应关系，我们就可以进行几何变换来拼接图像。
在MATLAB中，可以使用imwarp函数进行图像的平移、旋转和缩放等变换操作，将多张图像对齐到同一个坐标系下。
此外，还可以使用imfuse函数将图像进行混合，使得拼接的结果更加平滑和无缝。
然而，图像拼接并不总是能够获得满意的结果。
在实际应用中，常常会遇到拼接过程中的各种问题，如图像之间存在重叠区域的不一致、光照变化引起的亮度差异等。
针对这些问题，我们可以使用图像融合技术来进一步提升拼接结果的质量。
图像融合是指在拼接的过程中，根据图像之间的差异性，将它们进行适当的融合，以消除图像之间的不连续性和矛盾性。
在MATLAB中，可以使用图像加权平均、拉普拉斯金字塔融合等方法来实现图像融合。
这些方法可以根据图像的特征和拼接结果的需求，选择合适的融合策略，并通过调整权重和参数，得到最佳的融合效果。
图像拼接实验报告
图像拼接一、实验原理及实验结果图像拼接就是将一系列针对同一场景的有重叠部分的图片拼接成整幅图像，使拼接后的图像最大程度地与原始场景接近，图像失真尽可能小。
基于SIFT算法则能够对图像旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化，仿射变换，噪声也能保持一定程度的稳定性。
本次实验运用SIFT匹配算法来提取图像的特征点，采用随机抽样一致性算法求解单应性矩阵并剔除错误的匹配对。
最后用加权平均融合法将两帧图像进行拼接。
具体过程为：首先选取具有重叠区域的两帧图像分别作为参考图像和待拼接图像，然后使用特征提取算法提取特征点，并计算特征点描述子，根据描述子的相似程度确定互相匹配的特征点对。
再根据特征点对计算出待拼接图像相对于参考图像的单应性矩阵，并运用该矩阵对待拼接图像进行变换，最后将两帧图像进行融合，得到拼接后的图像。
1.特征点检测与匹配特征点检测与匹配中的尺度空间理论的主要思想就是利用高斯核对原始图像进行尺度变换，获得图像多尺度下的尺度空间表示序列，再对这些序列就行尺度空间的特征提取。
二维的高斯核定义为：G(x,y,σ)=12πσ2e−(x2+y2)2σ2⁄对于二维图像I(x,y)，在不同尺度σ下的尺度空间表示I(x,y,σ)可由图像I(x,y)与高斯核的卷积得到：L(x,y,σ)=G(x,y,σ)∗I(x,y)其中，*表示在x 和 y方向上的卷积，L表示尺度空间，(x,y)代表图像I上的点。
为了提高在尺度空间检测稳定特征点的效率，可以利用高斯差值方程同原图像进行卷积来求取尺度空间极值：D(x,y,σ)=(G(x,y,kσ)−G(x,y,σ))∗I(x,y)= L(x,y,kσ)−L(x,y,σ)其中k为常数，一般取k=√2。
SIFT算法将图像金字塔引入了尺度空间，首先采用不同尺度因子的高斯核对图像进行卷积以得到图像的不同尺度空间，将这一组图像作为金字塔图像的第一阶。
接着对其中的2倍尺度图像(相对于该阶第一幅图像的2倍尺度)以2倍像素距离进行下采样来得到金字塔图像第二阶的第一幅图像，对该图像采用不同尺度因子的高斯核进行卷积，以获得金字塔图像第二阶的一组图像。
最新MATLAB图像拼接算法及实现
M A T L A B图像拼接算法及实现图像拼接算法及实现（一）论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要：图像拼接(image mosaic)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,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。
图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。
一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。
本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。
在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。
首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。
然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。
最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。
本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。
Abstract：Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to aseries of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensingimage processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。
如何在Matlab中进行图像配准与图像拼接
如何在Matlab中进行图像配准与图像拼接图像配准与图像拼接是计算机视觉领域的重要研究方向，而Matlab作为一款功能强大且易于使用的科学计算软件，为图像配准与图像拼接提供了丰富的工具和函数。
本文将介绍在Matlab中进行图像配准与图像拼接的基本原理和常用方法，以及如何使用Matlab进行实际操作。
一、图像配准的基本原理图像配准是指通过将两幅或多幅图像进行空间上的对应，使得它们在相互重叠地区达到最佳匹配的过程。
图像配准的基本原理是通过寻找图像之间的相似性特征，如角点、边缘等，计算图像之间的相似性度量，从而确定它们之间的空间变换关系。
常见的图像配准方法包括特征点匹配、特征直方图匹配、基于灰度变换的配准等。
二、Matlab中的图像配准方法在Matlab中，图像配准的过程可以分为以下几个步骤：1. 读入待配准的图像，并对其进行预处理。
包括灰度转换、滤波、边缘检测等操作，以提取图像的重要特征。
2. 提取图像中的特征点。
通过使用Matlab中的特征提取函数，如SURF特征提取函数，提取图像中的角点、边缘等特征点。
3. 对特征点进行匹配。
使用Matlab中的特征匹配函数，如SIFT特征匹配函数，对待配准的图像进行特征点匹配，求解相似性变换矩阵。
4. 应用相似性变换矩阵进行图像配准。
利用求得的相似性变换矩阵，将待配准的图像进行变换，使其与参考图像对齐。
5. 进行图像融合和拼接。
通过图像融合算法，将配准后的图像进行融合和拼接，生成拼接后的图像。
三、图像拼接的基本原理图像拼接是指将多幅图像以某种方式进行组合，形成一幅更大视野的图像的过程。
它在计算机视觉领域中具有重要的应用，如全景图像的生成、医学影像的拼接等。
图像拼接的基本原理是寻找图像之间的重叠区域，并通过对应区域的像素融合，消除拼接边缘，使得拼接后的图像具有较高的视觉质量。
四、Matlab中的图像拼接方法在Matlab中，图像拼接的过程可以分为以下几个步骤：1. 读入待拼接的图像，并对其进行预处理。
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。
基于MATLAB的图像拼接技术
基于MATLAB的图像拼接技术实验报告学院：数信学院专业班级: 12级信息工程1班姓名学号：一、 实验名称：基于MATLAB 的图像拼接技术二、 实验目的：利用图像拼接技术得到超宽视角的图像，用来虚拟实际场景。
三、 实验原理：基于相位相关的图像拼接技术是一种基于频域的方法，通过求得图像在频域上是相位相关特点来找到特征位置，从而进行图像拼接。
其基本原理是基于傅氏功率谱的相关技术。
该方法仅利用互功率谱中的相位信息进行图像配准，对图像间的亮度变化不敏感，而且所获得的相关峰尖突出，具有一定的鲁棒性和较高的配准精度。
基于相位相关法进行图像拼接的基本原理如下：假设f （x ，y ）表示尺寸 为M ⨯N 的图像，该函数的二维离散傅里叶变换（DFT ）为：112(//)001(,)(,)M N j ux M vy N x y F u v f x y eM Nπ---+===⨯∑∑其中，F （u ，v ）是复变函数；u 、v 是频率变量，u=0，1，…，M-1，v=0，1，…，N-1；x 、y 是空间或图像变量。
二维离散傅里叶逆变换（IDFT ）为：112(//)0(,)(,)N M j ux M vy N y x f u v e F x y π---+===∑∑其中，x=0，1，…，M-1；y=0，1，…，N-1。
设两幅图像1I 、2I 的重叠位置为（0x ，0y ），则图像1I 、2I 的互功率谱为：00*2()1212(,)(,)(,)(,)j x y I I e I I πξηξηξηξηξη-+⨯=⨯其中，*为共轭符号，对上式两边进行傅里叶逆变换将在（0x ，0y ）处产生一个 函数。
因此，只要检测上式傅里叶逆变换结果最大值的位置，就可以获得两幅图像间的评议量（0x ，0y 。
具体算法步骤如下： ①读入两幅图片1I 、2I （函数输入），并转换为灰度图像； ②分别对1I 、2I 做二维傅里叶变换，即： A=2fft （1I ） B=2fft （2I ）则通过A 、B 的简单的矩阵运算得到另一矩阵3C ，即： 3C =B*.conj （A ）/norm （B*.conj （A ），1）矩阵3C 的二维傅里叶逆变换C 在（0x ，0y ）处取得最大，可通过遍历比较C （i ，j ）大小即可找到该位置，并作为函数返回值。
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。
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。
(完整版)基于Matlab的图像融合研究设计
目录摘要 (1)Abstract (1)1、绪论 (2)1.1课题开发背景 (2)1.1.1图像融合的定义 (2)1.1.2手动配准与图象融合 (2)1.1.3图象融合研究的发展现状和研究热点 (3)1.2课题设计要求 (4)2、MATLAB程序设计 (5)2.1MATLAB软件简介 (5)2.2MATLAB软件窗口环境 (7)2.3M语言编程 (8)3、图像融合算法 (9)3.1图象融合算法的层次分类 (9)3.2图像融合规则 (10)3.3图像融合方法 (11)3.4图像融合步骤 (12)4、各算法程序 (13)4.1一般方法 (13)4.2PCA算法程序 (14)4.3金字塔（Pyramid）算法程序 (15)4.4小波变换（DWT）算法程序 (18)5、实验结果 (22)6、图像融合的应用 (24)7、总结 (25)参考文献 (26)摘要数字图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。
本文首先介绍了数字图像融合的定义、发展现状和研究热点，接着论述了图像融合的规则、方法和步骤。
并给出了三种融合算法程序，即PCA算法、金字塔图像融合算法与基于小波变换的算法程序，在最后论述了图像融合技术在军事、医学图像和遥感测控中的应用。
关键词：图像融合小波变换MatlabAbstractDigital image fusion is the technology of data fusion mainly study the images is thedifferent patterns of images of the same scene sensors to the same number of sensorsor images acquired at different times the same scene for a number of synthetic imagesimages process.The first introduced digital image integration definition,the currentdevelopment and research hot,and then discussed the integration of images of therules,methods and steps.Three integration algorithms and procedures given that thePCA algorithms,pyramid image integration algorithms and algorithms based onwavelets change procedures discussed in the final image integration technology in themilitary,medical imaging and remote sensing,monitoring and control applications.Keywords：Image fusion Wavelets change Matlab1、绪论1.1课题开发背景1.1.1图像融合的定义数字图像融合（Digital Image Fusion）是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。
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中的图像配准与拼接技巧
Matlab中的图像配准与拼接技巧图像配准与拼接在计算机视觉和图像处理领域中扮演着重要的角色。
图像配准是指将两个或多个图像对准，使它们在特定的空间或时间上具有一致的位置关系。
图像拼接则是将多幅图像组合成一幅较大的图像，以展示更大范围或更高分辨率的场景。
在Matlab中，我们可以使用不同的方法和技巧来实现图像配准与拼接。
以下将介绍一些常用的技巧和算法。
一、图像配准1. 特征提取与匹配在图像配准中，首先需要从待配准图像中提取出特征点，比如角点、边缘等。
这些特征点可以通过SIFT、SURF、Harris角点检测等算法来获取。
然后，通过特征匹配算法（如RANSAC）将待配准图像与参考图像之间的特征点进行匹配，得到它们之间的对应关系。
2. 直接法直接法是一种不依赖于特征点的配准方法，它将配准问题转化为优化问题。
通过最小化图像间的差异度量（如互信息、互相关系数等），可以得到最佳的配准结果。
3. 基于变换模型的配准当待配准图像与参考图像之间存在较大的形变时，可以使用基于变换模型的配准方法来实现更精确的配准。
常用的变换模型包括相似变换、仿射变换和投影变换等。
二、图像拼接1. 全景图拼接全景图拼接是一种常见的图像拼接应用。
它将多幅图像拼接成一幅覆盖更大范围的图像，通常用于摄影、地理信息系统等领域。
在Matlab中，可以使用拼接算法（如图像融合、图像重叠等）来实现全景图的拼接。
2. 高分辨率图像拼接高分辨率图像拼接通过将多幅低分辨率的图像拼接成一幅高分辨率的图像来实现。
这种方法常用于医学图像处理、卫星遥感图像处理等领域。
在Matlab中，可以使用超分辨率重建算法（如双边滤波、非局部均值等）来实现高分辨率图像的拼接。
三、Matlab工具箱与函数Matlab提供了丰富的图像配准与拼接工具箱和函数，如Image Processing Toolbox、Computer Vision Toolbox等。
这些工具箱和函数提供了各种图像配准与拼接的算法和工具，使得开发者可以快速实现自己的图像处理应用。
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基于MATLAB的图像拼接技术基于MATLAB的图像拼接技术实验报告学院:数信学院专业班级: 12级信息工程1班姓名学号:一、实验名称:基于MATLAB的图像拼接技术二、实验目的:利用图像拼接技术得到超宽视角的图像，用来虚拟实际场景。
三、实验原理:基于相位相关的图像拼接技术是一种基于频域的方法，通过求得图像在频域上是相位相关特点来找到特征位置，从而进行图像拼接。
其基本原理是基于傅氏功率谱的相关技术。
该方法仅利用互功率谱中的相位信息进行图像配准，对图像间的亮度变化不敏感，而且所获得的相关峰尖突出，具有一定的鲁棒性和较高的配准精度。
基于相位相关法进行图像拼接的基本原理如下:假设f(x，y)表示尺寸为MN的图像，该函数的二维离散傅里叶变换(DFT)为: ，MN,,111,,，juxMvyN2(//) Fuvfxye,(,)(,),,MN，xy,,00其中，F(u，v)是复变函数;u、v是频率变量，u=0，1，…，M-1，v=0，1，…，N-1;x、y是空间或图像变量。
二维离散傅里叶逆变换(IDFT)为:N,1M,1,，juxMvyN2(//),fuve(,) Fxy(,),,,y,0x,0，…，M-1;y=0，1，…，N-1。
其中，x=0，1设两幅图像、的重叠位置为(，)，则图像、的互功率谱为:IIxyII112002*II(,)(,),,,,，,，jxy,,,2()1200 ,eII(,)(,)，,,,,12其中，*为共轭符号，对上式两边进行傅里叶逆变换将在(x，y)处产生一00个函数。
因此，只要检测上式傅里叶逆变换结果最大值的位置，就可以获得两xy幅图像间的评议量(，。
具体算法步骤如下: 00II?读入两幅图片、(函数输入)，并转换为灰度图像; 12II?分别对、做二维傅里叶变换，即: 12fftIfftI A=() B=() 1222C则通过A、B的简单的矩阵运算得到另一矩阵，即: 3C =B*.conj(A)/norm(B*.conj(A)，1) 3矩阵的二维傅里叶逆变换C在(，)处取得最大，可通过遍历比较C(i，Cxy300 j)大小即可找到该位置，并作为函数返回值。
四实验程序ticx=[1 2;0 1];a=imread('7.jpg'); %读取图片 b=imread('8.jpg');figureimshow(a);figureimshow(b);imwrite(b,'160.jpg');IMG={a,b}; %将图片存为元胞结构num=size(IMG,2); %计算图片个数 move_ht=0; %累计平移量初值 move_wd=0; for count=1:num-1input1=IMG{count}; %读取图象input11=imresize(rgb2gray(input1),[300,200]);%将图象转为灰度图像input2=IMG{count+1};input12=imresize(rgb2gray(input2),[300,200]);F1=fft2(double(input11)); %二维傅里叶变换F2=fft2(double(input12));pdm=exp(1i*(angle(F1)-angle(F2))); %求互功率谱cps=real(ifft2(pdm)); %傅里叶反变换，取冲激函数的实部[i1,j1]=find(cps==max(max(cps))); %需找峰值点HtTrans=i1-1; %得到平移量WdTrans=j1-1;if(i1>size(input2,1)/2)HtTrans=HtTrans-size(cps,1);endif(j1>size(input2,2)/2)WdTrans=WdTrans-size(cps,2);endmove_ht=HtTrans; %最终平移量move_wd=WdTrans;ht=move_ht;wd=move_wd;move_ht=move_ht+ht; %计算累计平移量move_wd=move_wd+wd;if count==1 %拼接图像coimage=my_move(input11,input12,move_ht,move_wd);elsecoimage=my_move(coimage,imput12,move_ht,move_wd);endendcoimage1=coimage(15:size(coimage,1)-12,:); %切割图像figureimshow(uint8(coimage));toctime=tocimwrite(uint8(coimage),'161.jpg');function coimage=my_move(input1,input2,move_ht,move_wd) %根据平移量拼接图像total_ht=max(size(input1,1),(abs(move_ht)+size(input2,1)));total_wd=max(size(input1,2),(abs(move_wd)+size(input2,2)));combImage=zeros(total_ht,total_wd); %按照总大小建立矩阵regimg1=zeros(total_ht,total_wd); %配准模板1regimg2=zeros(total_ht,total_wd); %配准模板2%根据平移量选择配准方式即选择拼接图像的位置if((move_ht>=0)&(move_wd>=0))regimg1(1:size(input1,1),1:size(input1,2))=input1;regimg2((1+move_ht):(move_ht+size(input2,1)),(1+move_wd):(move_wd+size(i nput2,2)))=input2;elseif((move_ht<0)&(move_wd<0))regimg2(1:size(input2,1),1:size(input2,2))=input2;regimg1((1+abs(move_ht)):(abs(move_ht)+size(input1,1)),(1+abs(move_wd)): (abs(move_wd)+size(input1,2)))=input1;elseif((move_ht>=0)&(move_wd<0))regimg2((move_ht+1):(move_ht+size(input2,1)),1:size(input2,2))=input 2;regimg1(1:size(input1,1),(abs(move_wd)+1):(abs(move_wd)+size(input1, 2)))=input1;elseif((move_ht<0)&(move_wd>=0))regimg1((abs(move_ht)+1):(abs(move_ht)+size(input1,1)),1:size(input1 ,2))=input1;regimg2(1:size(input2,1),(move_wd+1):(move_wd+size(input2,2)))=input 2;endif sum(sum(regimg1==0))>sum(sum(regimg2==0)) %选择零点较多的配准图像为拼接图像plant=regimg1; bleed=regimg2; elseplant=regimg2; bleed=regimg1; endcombImage=plant; %得到拼接图像for p=1:total_htfor q=1:total_wdif(combImage(p,q)==0)combImage(p,q)=bleed(p,q); %将拼接图像的零点用另一幅图覆盖 endendend%%function [move_ht,move_wd]=my_trans(input1,input2) %计算两幅图像平移量F1=fft2(input1); %二维傅里叶变换F2=fft2(input2);pdm=exp(1i*(angle(F1)-angle(F2))); %求互功率谱cps=real(ifft2(pdm)); %傅里叶反变换，取冲激函数的实部[i1,j1]=find(cps==max(max(cps))); %需找峰值点HtTrans=i1-1; %得到平移量WdTrans=j1-1;if(i1>size(input2,1)/2)HtTrans=HtTrans-size(cps,1);endif(j1>size(input2,2)/2)WdTrans=WdTrans-size(cps,2);endmove_ht=HtTrans; %最终平移量move_wd=WdTrans;end五运行结果六实验总结1、图像拼接技术是数字图像处理技术的一个重要的研究分支，它是将一组相互间存在重叠部分的图像序列进行匹配对准经重采样融合后形成一幅包含各图像序列信息的、宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像。
通过图像拼接技术，可以剔除冗余信息，压缩信息存储量。
2、该实验通过读入两幅图片，并把其改成灰度图，然后分别对两幅图做二维傅里叶变换A=() B=()则通过A、B的简单的矩阵运算得到另一fftIfftI1222 矩阵C3，即: =B*.conj(A)/norm(B*.conj(A)，1)矩阵的二维傅里CC33叶逆变换C在(x，y)处取得最大，可通过遍历比较C(i，j)大小即可找到00 该位置，并作为函数返回值。
来实现图像的拼接。
3、在同组的学习中我们复习了傅里叶变换以及互功率谱的计算及应用。
4、随着计算机和图像处理技术的发展，图像拼接技术为得到超宽视角图像提供了很好的解决方案。
它可将一系列有重叠边界的普通图像或视频图像进行无缝拼接，从而得到超宽视角图像。
图像拼接技术的出现使采集图像的设备更普通化，利用普通的数码照相机即可得到满足要求的图像。
5、、通过这次的实验，增强了我们的团队团队合作精神，虽然在实验中我们遇到了不少困难，但是通过我们的努力，克服了困难，完成了实验，使我们更有信心面对更大的困难。