图像拼接算法及实现.doc
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。
无人机图像拼接算法的研究及实现
无人机图像拼接算法的研究及实现随着近年来无人机技术的飞速发展，无人机图像拼接技术也得到了广泛的应用。
该技术可以将无人机拍摄得到的相邻区域的图像进行拼接，生成高分辨率的全景图像，提供了一种高效的地图制作和空中监测的手段。
本文将从无人机图像拼接的原理入手，分析其算法的研究，介绍常见的图像拼接算法以及其应用场景，并在最后给出一个无人机图像拼接的实现实例。
一、无人机图像拼接原理无人机的航拍图像拼接是借助现代数字图像处理技术来实现的。
该技术需要处理大量的数据，并结合图像的特征进行定位，将相邻图像进行拼接，生成全景图像。
以下是无人机图像拼接的原理图：如图所示，相机通过对地面连续拍摄，得到多幅重叠区域较多的图像。
在无人机图像拼接中，首先需要对相机进行标定，得到相机的内外参数。
然后，根据每张拍摄的图像的特征，例如SIFT特征，计算出每幅图像的特征点。
接着，通过匹配不同图像之间的特征点，建立不同图像之间的关系。
最后，运用优化算法对关系进行优化，完成图像拼接，生成全景图像。
二、无人机图像拼接的算法研究目前，无人机图像拼接的算法主要有以下几种：1. 基于特征点匹配的无人机图像拼接算法这种算法主要的思路是在多副图像上提取一些稀有的、具有代表性的特征点。
然后根据特征点的相似程度进行匹配，得到匹配点对。
匹配点对的质量好坏非常重要，其正确率和准确度直接决定了拼接后的图像质量。
这种算法的核心是对特征点的提取和匹配两个部分的处理。
由于SIFT, SURF和ORB等算子在特征提取和匹配上有着良好的效果，因此应用广泛。
2. 基于区域分割的无人机图像拼接算法该算法主要是先将输入的拍摄图像进行区域分割，将该图像分为多个区域，然后根据区域之间的相似度，通过一系列的变换操作，将这些不同区域的图像配准后合并起来生成全景图像。
这种算法具有很好的兼容性和可扩展性，能够处理不同场景和不同光照下的图像拼接。
但是该算法也存在着一些缺陷，例如耗费计算时间比较长而导致对计算机处理性能的要求比较高。
全景图像拼接技术研究及应用
全景图像拼接技术研究及应用近几年，全景图像（Panorama）的应用越来越广泛，如旅游景点展示、地图制作、VR（虚拟现实）和AR（增强现实）等应用。
全景图像拼接技术是实现全景图像的关键技术，其主要目标是将多幅重叠的图像拼接为无缝的全景图像。
本文将着重探讨全景图像拼接技术的研究现状和应用。
一、全景图像拼接技术的研究现状1. 传统方法传统的全景图像拼接方法主要包括两种：基于特征点法和基于区域分割法。
前者是将所有图像的特征点匹配，并基于配对点拼接成全景图像；后者则是通过图像的最大重叠区域来进行拼接，适用于图像没有重大的形变或视角变化等情况。
这两种方法的缺点都是易受噪声和遮挡等问题的影响，导致拼接的效果不理想。
2. 基于深度学习的方法近年来，深度学习技术的崛起对于全景图像拼接技术的提升也起到了重要的作用。
通过使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），可以提高全景图像拼接的效率和准确性。
2016年，百度提出了一种名为“DeepPano”的深度学习全景图像拼接算法，该方法利用神经网络从大量单张图像中学习特征和相机参数。
与传统方法相比，DeepPano算法具有更高的拼接速度和更好的拼接质量。
3. 基于视频的方法基于视频的全景图像拼接技术最近也引起了广泛的关注。
与多张照片的拼接不同，视频是连续的图像序列，具有更多的信息和上下文。
基于视频的全景图像拼接方法可以通过视频的连续性进一步提高拼接效果。
二、全景图像拼接技术的应用1. 地图制作全景图像拼接技术在地图制作上有广泛的应用。
通过利用卫星遥感图像、无人机摄影图像等数据源，可以快速生成高质量的地图制品，研究人员还利用全景图像拼接技术在地图中嵌入了VR功能，以帮助用户更好地了解地理信息。
2. 旅游景点展示全景图像拼接技术在旅游景点展示上也有广泛的应用。
通过拍摄景区周围的多张照片，将其拼接成一张完整的全景图像，游客可以更好地了解景区的地形、景观等信息。
航空照相机的全景图像拼接技术
航空照相机的全景图像拼接技术随着无人机技术的快速发展，航空照相机作为无人机上的重要组成部分，越来越被广泛应用于航空摄影、地理测绘、农业科学等领域。
而其中一项关键技术——航空照相机的全景图像拼接技术，则成为了许多专业摄影师和测绘工作者所关注和探索的重点。
全景图像拼接技术是指将多幅局部重叠的照片通过计算机算法进行自动拼接，生成一幅无缝衔接的大尺寸全景图像的过程。
这项技术的发展，使得我们可以更好地捕捉和保存大范围的景观，更准确地记录和表达真实世界的细节和信息。
航空照相机的全景图像拼接技术的关键在于如何实现照片之间的准确定位和重叠区域的自动识别。
在航空摄影中，由于无人机在拍摄过程中会发生姿态变化和高度变化，这就造成了照片之间的尺度差异和视角变化，在进行图像拼接时增加了一定的难度。
为了解决这一问题，研究人员提出了多种算法和方法。
其中，图像特征点匹配是一种常用的方法。
该方法通过寻找图像中的关键点，并计算关键点的描述子，然后通过匹配关键点和描述子来找到对应的点，从而实现图像的对齐和融合。
此外，还可以利用传感器数据、GPS信息和惯性导航系统等，提高航空照相机姿态、位姿的估计精度，进一步优化图像拼接的结果。
除了关键点匹配，多图像融合算法也是实现航空照相机全景图像拼接的重要手段之一。
该算法通过对多幅图像进行颜色、亮度、对比度等方面的调整，使得图像在拼接后具有一致的外观。
同时，还可以采用多重融合方法，将不同的图像特征和信息进行优化和融合，从而得到更准确的全景图像。
除了技术点的研究，航空照相机全景图像拼接技术的发展还需要考虑到实际应用中的需求和使用场景。
例如，对于航空摄影来说，拼接后的全景图像对于地理测绘、城市规划、农业科学等领域的应用至关重要。
因此，算法的稳定性、拼接效果的准确性和高效性等方面都需要进行综合考虑。
此外，在航空照相机全景图像拼接技术的研究和应用过程中，还需要关注数据的存储和处理。
航空照片的体积通常很大，因此如何高效地存储、传输和处理这些数据，也是一个需要解决的问题。
sift拼接算法流程
sift拼接算法流程sift拼接算法流程概述本文将介绍SIFT（尺度不变特征转换）拼接算法流程，这是一种常用于图像拼接的算法。
SIFT算法是一种基于局部特征描述的图像处理算法，具有很好的尺度不变性和旋转不变性。
算法流程概览1.图像预处理–调整图像的大小以适应拼接要求–将图像转换为灰度图像，去除颜色信息2.特征点检测–使用SIFT算法检测图像的关键点–对每个关键点计算其尺度和方向3.特征描述–对每个关键点周围的区域计算特征描述子–描述子是一种用于描述关键点特征的向量4.特征匹配–针对两幅图像的特征描述子进行匹配–使用基于距离的匹配算法，如最近邻法5.配准–根据匹配结果进行图像配准–通过计算变换矩阵，将待拼接图像转换到参考图像坐标系下6.拼接–根据配准结果，将待拼接图像与参考图像进行融合–采用图像叠加或图像融合的方式7.优化–对拼接后的图像进行优化–去除拼接缝隙或伪影等不完美的部分8.输出–将拼接后的图像保存为文件或进行其他处理–可以生成全景图像或其他形式的图像算法流程详解图像预处理在图像预处理阶段，首先需要对待拼接的图像进行预处理。
这包括调整图像的大小以适应拼接要求，一般要求图像具有相同的尺寸。
其次，将图像转换为灰度图像，去除颜色信息。
这是为了降低计算的复杂度，并使得SIFT算法更加稳定。
特征点检测特征点检测是SIFT算法的核心部分。
在这一步骤中，使用SIFT 算法检测图像的关键点。
SIFT算法会在图像的不同位置和尺度上检测出一些关键点，这些关键点具有显著的图像特征，如角点、边缘等。
同时，对于每个关键点，还会计算其尺度和方向信息。
特征描述特征描述是针对每个关键点周围的区域计算其特征描述子。
描述子是一种向量表示，用于描述关键点的局部特征。
在计算描述子时，会考虑关键点的尺度和方向信息，以及其周围区域的图像信息。
特征描述子是SIFT算法的另一个关键输出，它能够很好地保持特征的不变性。
特征匹配在特征匹配阶段，使用一种基于距离的匹配算法来对两幅图像的特征描述子进行匹配。
小波变换图像拼接实验报告
图像拼接实验报告一、实验目的选用适当的拼接算法实现两幅图像的拼接。
二、实验原理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:（1）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。
（2）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。
（3）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。
（4）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。
（5）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。
图像拼接技术主要包括两个关键环节即图像配准和图像融合对于图像融合部分，由于其耗时不太大，且现有的几种主要方法效果差别也不多，所以总体来说算法上比较成熟。
而图像配准部分是整个图像拼接技术的核心部分，它直接关系到图像拼接算法的成功率和运行速度，因此配准算法的研究是多年来研究的重点。
目前的图像配准算法基本上可以分为两类:基于频域的方法(相位相关方法)和基于时域的方法。
相位相关法对拼接的图像进行快速傅立叶变换，将两幅待配准图像变换到频域，然后通过它们的互功率谱直接计算出两幅图像间的平移矢量，从而实现图像的配准。
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。
使用OpenCV实现图像拼接的代码示例
使用OpenCV实现图像拼接的代码示例图像拼接技术是一种将多个图像拼接在一起形成全景图或更大的图像的技术。
它在许多领域都有广泛的应用，例如在计算机视觉、医学影像、地理信息系统等领域。
在本文中，我将介绍如何使用OpenCV 实现图像拼接，以及图像拼接的原理和应用。
1. OpenCV简介OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
它支持多种编程语言，包括C++、Python等，同时可以运行在多种操作系统上，如Windows、Linux等。
OpenCV提供了丰富的图像处理函数和算法，包括图像拼接、特征检测、相机标定等。
2.图像拼接的原理图像拼接的原理是通过找到多个图像之间的重叠区域，然后将它们拼接在一起形成全景图或更大的图像。
在图像拼接的过程中，需要通过特征匹配的方法找到图像之间的重叠区域，然后通过图像配准的方法将它们拼接在一起。
图像拼接的过程可以分为以下几个步骤：2.1特征提取在图像拼接的过程中，需要首先从每个图像中提取特征点，这些特征点可以是角点、边缘点等。
常用的特征提取算法包括Harris角点检测、SIFT、SURF等。
2.2特征匹配在提取了特征点之后，需要对这些特征点进行匹配，找到图像之间的重叠区域。
匹配的过程可以使用欧几里德距离、汉明距离等来度量两个特征点之间的相似度。
2.3图像配准一旦找到了图像之间的重叠区域，就可以使用图像配准的方法将它们拼接在一起。
图像配准的方法可以是通过图像的平移、旋转、缩放等变换将它们对齐。
2.4图像融合最后，需要对拼接在一起的图像进行融合，使得拼接后的图像看起来更加自然。
3.使用OpenCV实现图像拼接接下来，我将介绍如何使用OpenCV来实现图像拼接。
在OpenCV 中，有一个名为Stitcher的类可以用来实现图像拼接。
3.1导入OpenCV库首先需要导入OpenCV库，可以使用以下Python代码来实现：```pythonimport cv2```3.2读入图像使用cv2.imread()函数可以读入图像，例如：```pythonimage1 = cv2.imread('image1.jpg')image2 = cv2.imread('image2.jpg')```3.3创建Stitcher对象接下来，可以创建一个Stitcher对象来实现图像拼接：```pythonstitcher = cv2.Stitcher_create()```3.4图像拼接最后，可以使用stitcher.stitch()函数来实现图像拼接：```python(result, pano) = stitcher.stitch([image1, image2])```其中，result是一个整数，表示图像拼接的状态，如果result为0，表示图像拼接成功。
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图像拼接算法及实现（一）来源：中国论文下载中心 [ 09-06-03 16:36:00 ] 作者：陈挺编辑：studa090420 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 a series 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 sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。
In general, the process of image mosaic by the image acquisition, image registration, image synthesis of three steps, one of image registration are the basis of the entire image mosaic. In this paper, two image registration algorithm: Based on the characteristics and transform domain-based image registration algorithm. In feature-based registration algorithm based on a robust feature-based registration algorithm points. First of all, to improve the Harris corner detection algorithm, effectively improve the extraction of feature points of the speed and accuracy. And the use of a similar measure of NCC (normalized cross correlation - Normalized cross-correlation), through the largest correlation coefficient with two-way matching to extract the feature points out the initial right, using random sampling method RANSAC (Random Sample Consensus) excluding pseudo-feature points right, feature points on the implementation of the exact match. Finally with the correct feature point matching for image registration implementation. In this paper, the algorithm adapted, in the repetitive texture, such as relatively large rotation more difficult to automatically match occasions can still achieve an accurate image registration.Key words: image mosaic, image registration, image fusion, panorama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、计算机视觉、图像处理和计算机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——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化场景描述（Visual Scene Representaions）的主要研究方法：在计算机形学中，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。
这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。
这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。
在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。
所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。
在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像，作为进一步研究的依据。
从以上方面可以看出，图像拼接技术的应用前景十分广阔，深入研究图像拼接技术有着很重要的意义1.2图像拼接算法的分类图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一，国内外研究人员也提出了很多拼接算法。
图像拼接的质量，主要依赖图像的配准程度，因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。
根据图像匹配方法的不同仁阔，一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型：（1) 基于区域相关的拼接算法。
这是最为传统和最普遍的算法。
基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发，对待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法计算其灰度值的差异，对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度，由此得到待拼接图像重叠区域的范围和位置，从而实现图像拼接。
也可以通过FFT 变换将图像由时域变换到频域，然后再进行配准。
对位移量比较大的图像，可以先校正图像的旋转，然后建立两幅图像之间的映射关系。
当以两块区域像素点灰度值的差别作为判别标准时，最简单的一种方法是直接把各点灰度的差值累计起来。
这种办法效果不是很好，常常由于亮度、对比度的变化及其它原因导致拼接失败。
另一种方法是计算两块区域的对应像素点灰度值的相关系数，相关系数越大，则两块图像的匹配程度越高。
该方法的拼接效果要好一些，成功率有所提高。
(2) 基于特征相关的拼接算法。
基于特征的配准方法不是直接利用图像的像素值，而是通过像素导出图像的特征，然后以图像特征为标准，对图像重叠部分的对应特征区域进行搜索匹配，该类拼接算法有比较高的健壮性和鲁棒性。
基于特征的配准方法有两个过程：特征抽取和特征配准。
首先从两幅图像中提取灰度变化明显的点、线、区域等特征形成特征集冈。
然后在两幅图像对应的特征集中利用特征匹配算法尽可能地将存在对应关系的特征对选择出来。
一系列的图像分割技术都被用到特征的抽取和边界检测上。
如canny 算子、拉普拉斯高斯算子、区域生长。
抽取出来的空间特征有闭合的边界、开边界、交叉线以及其他特征。
特征匹配的算法有：交叉相关、距离变换、动态编程、结构匹配、链码相关等算法。
1.3本文的主要工作和组织结构本文的主要工作：(1) 总结了前人在图像拼接方面的技术发展历程和研究成果。
(2) 学习和研究了前人的图像配准算法。
(3) 学习和研究了常用的图像融合算法。
(4) 用matlab实现本文中的图像拼接算法(5) 总结了图像拼接中还存在的问题，对图像拼接的发展方向和应用前景进行展望。