图像拼接报告
图像拼接调研报告
图像拼接的调研报告1.图像拼接的意义和国内外研究现状1.1 意义图像拼接（image mosaic）技术是将一组相互间存在重叠部分的图像序列进行空间配准，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、高清晰的新图像的技术。
图像拼接是数字图像处理领域的一个重要的研究方向，在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像分析、计算机图形等领域有着广泛的应用价值。
图像拼接技术一个日益流行的研究领域，是虚拟现实、计算机视觉、计算机图形学和图像处理等领域的重要研究课题，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、视频的索引和检索、物体的3D重建、军事侦察和公安取证、数码相机的超分辨率处理等领域都有广泛的应用。
因此，图像拼接技术的研究具有很好的应用前景和实际应用价值。
1.2 国内外研究现状。
关于图像拼接的方法国内外已有不少的论文发表，其算法大致可分为基于模型的方法，基于变换域的方法，基于灰度相关的方法和基于特征的方法，而如何提高图像拼接的效率，减少处理时间和增强拼接系统的适应性一直是研究的重点。
①基于模型：1996年，微软研究院的Richard Szeliski提出了一种2D空间八参数投影变换模型，采用Levenberg-Marquardt迭代非线性最小化方法（简称L-M算法）求出图像间的几何变换参数来进行图像配准。
这种方法在处理具有平移、旋转、仿射等多种变换的待拼接图像方面效果好，收敛速度快，因此成为图像拼接领域的经典算法，但是计算量大，拼接效果不稳定。
2000年，Shmuel Peleg等人在Richard Szeliski的基础上做了进一步的改进，提出了自适应图像拼接模型，根据相机的不同运动而自适应选择拼接模型，通过把图像分成狭条进行多重投影来完成图像的拼接。
这一研究成果推动了图像拼接技术的进一步的发展，从此自适应问题成为图像拼接领域新的研究热点。
匹兹堡大学的Sevket Gumustekin对消除在固定点旋转摄像机拍摄自然景物时形成的透视变形和全景图像的拼接进行了研究。
图像融合实验报告
图像融合实验报告图像融合实验报告引言图像融合是一种将多幅图像合并成一幅新图像的技术，广泛应用于计算机视觉、图像处理和模式识别等领域。
本实验旨在探究图像融合的原理和方法，并通过实验验证其效果。
一、图像融合的原理图像融合的原理是将多幅图像的信息融合到一幅图像中，使得新图像能够综合展示各幅图像的特点。
常见的图像融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。
1. 像素级融合像素级融合是将多幅图像的像素按照一定规则进行融合，常用的方法有平均法、加权平均法和最大值法。
平均法将多幅图像对应像素的灰度值取平均，得到新图像的灰度值；加权平均法则根据不同图像的重要性给予不同权重；最大值法则选取多幅图像中灰度值最大的像素作为新图像的灰度值。
2. 特征级融合特征级融合是将多幅图像的特征进行融合，常用的特征包括纹理、边缘和颜色等。
通过提取多幅图像的特征并进行融合，可以得到具有更多信息的新图像。
3. 决策级融合决策级融合是将多幅图像的决策结果进行融合，常用的方法有逻辑运算、加权决策和模糊逻辑等。
通过对多幅图像的决策结果进行融合，可以得到更准确的决策结果。
二、实验过程本实验选取了两幅具有不同特征的图像进行融合，分别是一幅自然风景图和一幅抽象艺术图。
实验过程如下：1. 图像预处理首先对两幅图像进行预处理，包括图像的缩放、灰度化和边缘检测等。
通过预处理可以使得图像具有相似的特征，方便后续的融合操作。
2. 图像融合方法选择根据实验目的，选择合适的图像融合方法进行实验。
本实验选取了像素级融合和特征级融合两种方法进行对比。
3. 像素级融合实验首先对两幅图像进行像素级融合实验。
通过将两幅图像的对应像素进行平均或加权平均，得到新图像。
然后对新图像进行评估，包括灰度分布、对比度和清晰度等指标。
4. 特征级融合实验接着对两幅图像进行特征级融合实验。
通过提取两幅图像的纹理、边缘和颜色等特征，并进行融合，得到新图像。
然后同样对新图像进行评估。
5. 结果分析根据实验结果对比，分析不同融合方法的优劣。
全景图像拼接研究
课程大作业实验报告全景图像拼接研究课程名称：数字图像处理指导教师邓继忠报告提交日期 2011年12月8日项目答辩日期2011年12月9日摘要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。
本实验对截图，实拍图像进行图像的拼接，通过较精确的算法，将图片进行匹配融合拼接，最终得到无缝拼接的大角度图像。
目录1全景图像拼接背景及要求 (1)1.1项目前景 (1)1.2作业要求 (1)2全景图像拼接原理说明 (1)2.1什么是全景图像拼接 (1)2.2匹配拼接基本原理 (1)3程序设计 (3)3.1程序流程图及说明 (3)3.2程序主要模块介绍 (4)3.3算法实现的关键问题及解决方法 (6)4实验结果与分析 (7)4.1实验结果 (7)4.2项目创新处 (10)4.3存在问题及改进设想 (10)5心得体会 (10)6参考文献 (11)1全景图像拼接背景及要求1.1项目前景给定某个场景的一组互相有重叠的局部图像，如何生成包含着这组局部图像的新的较大的视图，称为图像的拼接(stitch)问题，有时也称为图像镶嵌(mosaic)。
图像拼接技术的研究是在现实应用的需求下逐渐发展起来的，现已成为计算机视觉和计算机图形学的研究焦点。
图像拼接技术广泛应用于数字视频、MPEG-4 编码、运动分析、虚拟现实技术、遥感图像处理、医学图像分析等领域。
1.2作业要求1）自行搜集与阅读相关的图像全景拼接的资料；2 ）尝试对全景图像拼接进行编程，可以考虑采用上述三种函数。
3 ）在校园采集图像，进行全景拼接实验，并改进程序，尽可能做到无缝拼接。
2全景图像拼接原理说明2.1什么是全景图像拼接全景图像拼接是利用照相机平移或旋转得到的部分重叠图像样本生成一个较大的甚至左右对接的全方位图像的场景绘制方法。
2.2基本原理（匹配拼接）2.2.1图像获取首先网上下载图片截取分块，也可实拍取景图像。
图像拼接关键技术研究与实现的开题报告
图像拼接关键技术研究与实现的开题报告一、选题背景和意义图像拼接是一种将多张图像拼接成一张大图的技术，应用广泛。
目前，图像拼接技术已经被应用到人脸识别、地球观测、医学影像、虚拟现实等领域，并取得了良好的效果。
然而，图像拼接的关键技术研究与实现依然面临着诸多难题，因此，本文拟对图像拼接关键技术进行研究与实现，提高图像拼接的精度和效率，以满足实际应用需求。
二、研究内容本文将研究图像拼接的关键技术，主要包括以下几个方面：1. 特征提取和匹配：利用图像特征点获取多张图像的相对位移关系，并进行匹配，以准确计算重叠区域。
2. 图像校正和对齐：分析不同拍摄角度和距离所带来的图像失真和变形，采用校正和对齐技术消除重叠区域的差异。
3. 图像融合：将多张图像在重叠区域处进行像素融合和颜色平滑处理，以获得连贯、自然的拼接效果。
4. 拼接质量评估：根据图像拼接效果对拼接质量进行评估，制定相应的优化方案。
三、研究方法1. 特征提取和匹配：采用最近邻点匹配算法和随机抽样一致性（RANSAC）算法，提取图像的SIFT特征点，并完成特征点的匹配工作。
2. 图像校正和对齐：采用基于全景图的仿射变换算法和基于相似变换的特征点匹配算法，校正和对齐图像。
3. 图像融合：采用多重分辨率图像融合算法和多尺度融合算法，完成图像的融合和颜色平滑处理。
4. 拼接质量评估：采用色差和拼接误差两项指标对拼接结果进行评估，并制定相应的优化方案。
四、预期结果本文将实现一种高效精确的图像拼接算法，以满足实际应用需求。
我们预期的结果包括：1. 采用SIFT算法和RANSAC算法实现特征提取和匹配，提高匹配的精度和鲁棒性。
2. 采用全景图仿射变换算法和特征点匹配算法实现图像的校正和对齐，提高拼接的精度和稳定性。
3. 采用多重分辨率图像融合算法和多尺度融合算法实现图像的融合和颜色平滑处理，提高拼接的效果和质量。
4. 利用色差和拼接误差两项指标对拼接结果进行评估，并制定相应的优化方案，提高拼接效果和质量。
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。
图像拼接总结
基于特征匹配的图像配准和图像拼接技术
一、介绍
图像配准是将同一场景拍摄的不同图像进行对齐的技术，即找到图像之间的点对点的映射关系，或者对某种感兴趣的特征简历关联。
图像拼接利用图像配准的结果，通过图像融合技术把几幅图像合成一幅大的无缝的全景图。
现在,图像拼接技术已经成为计算机图形学的研究焦点,被广泛应用于空间探测、遥感图像处理、医学图像分析、视频压缩和传输、虚拟现实技术、超分辨率重构等领域。
二、图像拼接的步骤
图像拼接的方法可分为两类：基于像素和基于特征的。
目前常用的是基于特征的方法，下面主要讲述基于特征的方法的主要步骤。
1.特征提取
常用的特征有Harris,susan等。
SIFT特征提出后，由于其具有旋转、尺度等不变性很适合图像拼接，而被广泛使用。
06年有提出了SURF特征，SURF特征是SIFT特征的改进，同样具有对旋转、尺度的不变性，不过提出速度比SIFT特征快（这是其主要优点）。
2.特征匹配
采用sift作为特征的图像拼接，一般都采用kd-tree实现特征的快速匹配。
3.内点的选取（正确匹配点）
RANSAC算法在内点的选取中被广泛使用，CVPR2005上又提出了一种PROSAC方法，速度和性能均比RANSAC算法表现好。
4．变换模型参数的估计
计算出单应性矩阵
13
1112
212223
32
3133
h
h h
H h h h
h
h h
⎤⎡
⎥⎢
=⎥
⎢
⎥⎢⎣⎦
5利用插值技术实现图像镶嵌。
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。
图像的裁剪与拼接与实验心得体会
图像的裁剪与拼接与实验心得体会遥感图像拼接（镶嵌）与裁剪一、实验目的与要求图像镶嵌指在一定数学基础控制下，把多景相邻遥感图像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程，在ENVI中提供了透明处理、匀色、羽化等功能。
实验要求可以用ENVI解决镶嵌颜色不一致、接边以及重叠区等问题。
图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用的方法是按照行政区划边界或者自然区域边界进行图像裁剪；在基础数据生产中，经常还要进行标准分幅裁剪。
ENVI的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
实验要求学生们学会通过ENVI软件对下载的地区图像进行裁剪和拼接，将南京区域裁剪出来。
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。
图像融合的实验报告
图像融合的实验报告实验报告：图像融合一、实验目的本实验的目的是研究和实践图像融合的方法，探究图像融合在多种应用中的作用和效果。
二、实验原理图像融合是将两幅或多幅图像以某种方式进行合成，生成一幅新的图像，使之具有源图像的一些特征和信息。
在图像融合中，常使用的方法包括像素级融合和特征级融合。
像素级融合是将不同图像中的像素点通过某种算法进行融合，产生新的像素值；特征级融合则是将不同图像中的特征提取出来，然后进行融合得到新的特征。
三、实验步骤1. 收集源图像：从不同角度和距离拍摄相同目标的不同图像，作为源图像；2. 图像预处理：对源图像进行预处理，包括灰度化、图像增强、去噪等操作，以便提取和融合图像的特征；3. 特征提取：使用特征提取算法，如边缘检测、角点检测等，从源图像中提取出不同的特征；4. 图像融合：根据所选的融合方法，将不同图像的像素点或特征进行融合；5. 融合结果评估：对融合结果进行评估，包括图像质量评估、信息保留度评估等。
四、实验结果与分析经过以上步骤，我们将图像进行了融合，并得到了融合后的图像。
对融合后的图像进行质量评估发现，融合后的图像与原图相比，整体上有明显的信息保留，且清晰度较高，细节丰富。
这说明我们所选择的特征融合方法在一定程度上是有效的。
五、实验应用图像融合在多个领域有着广泛的应用。
在军事领域，图像融合可以用于红外图像和可见光图像的融合，以提高目标探测和识别的准确率。
在医学领域，图像融合可以将不同类型的医学图像进行融合，帮助医生更准确地进行诊断和治疗。
在遥感领域，图像融合可以将多源的遥感图像融合，提高地物的分类精度和信息提取能力。
六、实验总结本实验通过对图像融合的研究和实践，了解了图像融合的原理和方法，并在实验中得到了一定的实际经验。
图像融合在多个领域都有重要的应用，可以提高图像质量、增强图像信息特征、准确识别目标等。
未来，我们可以进一步研究更多的图像融合方法，优化融合结果，并在更多领域中应用图像融合技术。
图像融合实验报告心得
图像融合实验报告心得引言图像融合是指将多幅图像或图像序列中的信息合成为一副新的图像，以提取出更多的信息或增强原图像的视觉效果。
在本次实验中，我们学习了图像融合的基本概念和常用方法，并完成了一系列实验任务。
通过实验，我深刻理解了图像融合的原理与技术，并对图像处理领域有了更深入的认识。
实验过程实验环境搭建首先，我们需要搭建实验环境。
在本次实验中，我们选择使用Python语言进行图像融合实验。
我们通过安装OpenCV和NumPy等库来实现实验需求，并搭建了合适的开发环境。
这一步骤对实验的顺利进行起到了关键作用。
图像融合方法实现在实验中，我们学习了多种图像融合方法，并根据需求选择了合适的融合方法。
我们实现了以下几种融合方法：1. 像素级融合：将不同图像中相应像素点的数值进行加权平均，得到融合后的像素值。
这种方法简单直接，但对于不同图像的对齐要求较高。
2. 小波变换融合：利用小波变换将图像进行频域分解，然后再进行逆变换融合。
这种方法可以提取出不同图像的低频和高频信息，在保留细节的同时增强了图像的对比度。
3. 金字塔融合：利用金字塔法将图像进行多层分解，再将不同层次的图像进行加权合成。
这种方法可以在保留图像细节的同时，实现对整体图像的融合。
实验结果与讨论在实验中，我们将这些图像融合方法应用到实际图像上，并进行了多组实验。
通过比较不同融合方法的结果，我们发现不同方法对图像的处理效果有所不同，适用于不同的应用场景。
比如，在需要突出图像的细节和纹理时，小波变换融合方法表现出色，能够提取出图像的高频信息，使图像更加清晰。
而当需要保留整体图像结构和颜色信息时，金字塔融合方法则更为适用。
不同的融合方法可以互相补充，使得融合后的图像更加自然。
除了不同方法的比较，我们还测试了不同融合参数对结果的影响。
通过调整融合权重、金字塔层数、小波变换的尺度等参数，我们发现合适的参数选择可以显著改善融合结果。
因此，在实际应用中，我们需根据需求和图像特点来选择合适的融合方法和参数。
图像融合实习报告
图像融合实习报告1. 引言本文是对于图像融合实习的报告，将会详细介绍实习过程、目标、方法和结果。
2. 实习目标图像融合是指将多幅图像融合成一张更高质量的图像。
本次实习的目标是探索和实践不同的图像融合算法，以提高图像融合的效果和质量。
3. 实习过程3.1 数据准备在实习开始前，我们需要收集并准备一些用于图像融合的数据集。
我们选择了多个包含不同场景和内容的图像集合，并进行了预处理，包括大小调整和去噪处理。
3.2 算法选择在实习过程中，我们尝试了多种图像融合算法，并对它们的效果进行评估。
这些算法包括像素级融合、小波变换融合和金字塔融合等。
我们根据不同算法的特点和优劣势，选择了最适合我们任务需求的算法。
3.3 算法实现基于选定的算法，我们使用Python编程语言实现了图像融合的代码。
我们使用了一些开源的图像处理库和算法库，如OpenCV和NumPy。
实现过程中我们遵循了良好的软件工程实践，确保代码的可维护性和可扩展性。
3.4 实验评估为了评估图像融合算法的效果，我们使用了一些定量和定性的评价指标。
我们比较了不同算法的融合结果在图像质量、保留细节和对比度等方面的表现，并与原始图像进行了对比。
4. 实习结果经过实习的努力和实验评估，我们得出了一些令人满意的结果。
我们的图像融合算法在多个数据集上表现出色，并能够更好地保留图像的细节和对比度。
我们的实验结果证明了我们所选择的算法的有效性和可行性。
5. 总结与展望通过本次图像融合实习，我们对图像融合算法有了更深入的了解，掌握了一些实用的图像处理技术。
我们成功实现了图像融合算法，并取得了令人满意的结果。
然而，还有许多有待改进和探索的方向，例如进一步优化算法以提高融合效果，尝试新的图像融合方法等。
我们期待在未来的实习和研究中继续深入探索图像融合领域。
以上是对图像融合实习的一份报告，详细介绍了实习过程、目标、方法和结果。
通过本次实习，我们不仅提高了对图像处理的理解和实践能力，还为进一步研究和应用图像融合算法打下了坚实的基础。
图像融合报告-课件(1)
其中， c(u A ,B ) t表示W 所( 有u ,从t)节点A到节点B的连接， u A ,t B
a( s A ,V s ) o 表示c 从W 节( u 点,tA)到所有结点的连接。 u A ,t V
我们还可以按照第（2）进一步的细化。
▽2、Spatial frequency（空间频率）
• 空间频率源于人们的目视系统，表明在一个图像中的全部活动程度， 一个图像块的空间频率定义如下： 假定一个像素为M×N的图像，行频率RF(row frequencies)，列频率
CF(column frequencies),则
• 特征级图像融合是中间层次上的融合，它是先提 取来自传感器的原始信息的特征，产生特征矢量, 然后对特征矢量进行融合处理。一般来说，提取 的特征信息应该是像素信息的充分表示量或充分 估计量，然后按照特征信息对多传感器数据进行 综合分析和处理。 特征级图像融合的主要优点有：由于提取传感器原 始信息的特征信息，信息得到了压缩，有利于实 时处理。
（4）使用特征向量找出第二小的特征值，并找出 划分的点以便于把Ncut的值减小至最低范围；
（5）检查Ncut的值，最简单的是依据第一个计算 特征向量的柱状图，然后计算在最大值和最小值 之间的二进特征向量的比率，在实验中，设置一 个像上述的比率阈值，小于阈值的特征向量是不 稳定的（本实验设置阈值为0.06）。
• 计算流程
（1）定义一个给定的图像和权重函数的特征描述矩阵； （2）假定一个加权图G=（V,E），计算边缘权值，得出的
W和D的信息矩阵的W表达式如下：
X(i)为节点i的位置空间，F(i)=I(i)为强度值，矩阵D是N×N 的对角矩阵，对角线上的d(i)=ΣW(i,j)；
一种稳健快速的图像拼接的开题报告
一种稳健快速的图像拼接的开题报告引言随着计算机技术的发展，图像处理技术得到了广泛的应用，其中图像拼接是其中一项重要的技术。
图像拼接是将多幅图像拼接成一幅大的全景图像的处理过程，解决了原本单幅图像无法涵盖全部场景的问题。
图像拼接应用广泛，如卫星图像处理、遥感图像处理、医学图像处理等领域，因此图像拼接技术的研究和发展一直备受关注。
本文主要介绍一种稳健快速的图像拼接方法。
首先介绍了图像拼接的技术原理和现有的算法，然后针对现有算法存在的问题提出了改进方案，并给出了具体的实验结果。
技术原理图像拼接的技术原理主要包括两个步骤：特征点提取和图像变换。
特征点提取是指从图像中提取出一些具有代表性的特征点，例如角点、边缘等。
图像变换是指对图像进行变换，使得相邻两幅图像之间的特征点对应关系保持一致，从而实现拼接。
现有算法目前，图像拼接的主要算法有两种：基于特征点匹配和基于深度学习的方法。
基于特征点匹配的方法是比较传统的方法，它主要是通过在两幅图像中提取出一些特征点，然后通过特征点之间的匹配来实现拼接。
但是基于特征点匹配的方法存在诸多问题：第一，提取的特征点可能不准确；第二，匹配出的特征点可能存在误匹配，从而造成拼接的不准确性；第三，在多幅图像之间拼接时，匹配出的特征点之间不一定存在对应关系。
近年来，基于深度学习的方法在图像拼接领域也得到了广泛的应用。
这种方法通过卷积神经网络来学习图像的特征表示，并通过深度学习的方法来实现图像的拼接。
基于深度学习的方法相对于基于特征点匹配的方法具有更高的准确性和鲁棒性，但是它需要大量的数据集和计算资源。
改进方案针对现有算法存在的问题，本文提出了一种改进方案。
该方法主要分为三个步骤：图像预处理，特征提取，以及图像变换。
1. 图像预处理图像预处理是指在拼接之前通过一些处理手段，提高图像的特征信息，减少图像中的噪声，从而提高拼接的准确性。
常见的预处理方法有高斯滤波、边缘检测、直方图均衡化等。
图像融合实验报告
图像融合实验报告
《图像融合实验报告》
图像融合是一种将多幅图像融合为一幅图像的技术，它可以用于增强图像的质量、提取图像的信息以及实现图像的特定应用。
本实验报告将介绍图像融合的
基本原理和实验过程，并展示实验结果。
首先，我们选取了两幅不同类型的图像，一幅是自然风景图像，另一幅是人像
图像。
然后，我们利用图像融合算法，将这两幅图像进行融合。
在融合过程中，我们采用了多种融合策略，包括像素级融合、特征级融合和深度学习融合等。
通过比较不同融合策略的效果，我们得出了最佳的融合方法。
在实验过程中，我们发现图像融合可以有效地提取出图像的特征信息，使得融
合后的图像更加清晰、丰富。
同时，图像融合还可以实现不同类型图像的融合，从而创造出新的图像效果。
这些实验结果表明，图像融合技术具有广泛的应用
前景，可以在医学影像、遥感图像、安防监控等领域发挥重要作用。
总之，本实验报告通过图像融合实验展示了图像融合技术的基本原理和应用效果，为进一步研究和应用图像融合技术提供了重要参考。
希望通过本报告的介绍，能够引起更多人对图像融合技术的关注和研究。
基于特征点的图像拼接技术研究中期报告
基于特征点的图像拼接技术研究中期报告摘要：本文主要介绍基于特征点的图像拼接技术的研究进展，包括主流算法的原理、优缺点以及近年来的发展趋势。
该技术旨在将多个局部图像拼接成一个完整的全景图像，并且能够处理图像中的透视、畸变等问题。
本文提出了一种结合SIFT与SURF算法的特征点提取方法，同时引入了图像映射变换模型、多尺度拼接和图像融合等技术，增强了拼接效果和可靠性。
通过实验结果验证了该方法的有效性和可行性。
关键词：特征点；图像拼接；SIFT；SURF；映射变换；多尺度拼接；图像融合一、引言图像拼接技术是近年来计算机视觉研究的热点之一。
它可以将多个局部图像拼接成一个完整的全景图像，广泛应用于航拍、卫星影像、医学影像等领域，具有广阔的应用前景。
图像拼接涉及到多个技术领域，包括图像特征点提取与匹配、图像变换、图像融合等内容。
当前，基于特征点的图像拼接技术已经成为主流方法之一，它能够有效处理图像中的透视、畸变等问题，并且具有较高的拼接准确度和图像质量。
本文将主要介绍该领域的研究现状和发展趋势，并给出自己的研究思路和方法。
二、相关技术介绍1. 特征点提取图像拼接的第一步是对图像中的特征点进行提取和匹配。
当前常用的特征点提取算法主要有SIFT（Scale Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）算法。
这些算法能够提取出尺度不变、旋转不变、光照不变等特征点，具有较高的特征匹配准确率。
2. 图像变换在进行图像拼接之前，需要将拼接图像进行变换和校正，以保证拼接后的图像具有较高的质量和准确度。
图像变换主要包括透视变换、仿射变换、相似变换等，其中透视变换是最常用的一种变换方法。
3. 图像融合图像拼接最后一步是进行图像融合，将拼接后的局部图像进行融合，以达到拼接后图像的平滑过渡和细节保持。
常用的图像融合算法主要包括像素平均、拉普拉斯金字塔等方法。
图像融合-图像拼接实习报告论文
图像融合——图像拼接1）综述图像融合的方法；2) 选择合适的目标（可以使风景、建筑、汽车等），自行用数码相机采集子图像；3）将子图像转换为灰度图像;4）设计图像算法并编写程序，实现两幅图像的拼接；提示：1）拍摄的左右子图像，必须是在相同距离、同等光照下拍摄的正面图像；2）要有一个明确的标识出现在左右图像中。
3）可以先用windows画图工具生成简单图像进行算法测试，然后在用真实图像。
1 引言 (3)2 图像融合—拼接的方法 (4)2.1 图像配准 (4)2.2 图像处理 (5)2.2.1中值滤波法消除拼接缝 (6)2.2.2利用小波变换的方法消除拼接缝 (6)2.2.3利用加权平滑的方法消除拼接缝 (6)3 图像拼接算法 (7)参考文献 (7)附件：程序 (7)图像融合——图像拼接摘要：选择图像拼接就是想两张图像拼接在一起是别人看不出来是两张图片，能完美的将两张图片拼接在一起。
图像拼接技术可以解决由于相机等成像仪器的视角和大小的限制，不能产生很大图片的问题。
所谓“图像拼接”就是将两幅或者两幅以上相邻间具有部分重叠的图像进行无缝拼接，生成一张具有较宽视角的高分辨率图像或者360度视角的全景的技术，涉及到计算机视觉，计算机图形学，图像处理以及一些数学工具等。
该技术为图像降运动物体去除，模糊消除噪，视场扩展，空间解析的提高，和动态范围增强提供了可能性。
对图像拼接的两个主要过程：图像配准和图像融合分别进行了详细介绍。
图像配准是图像拼接的核心技术，本文还对现有的图像配准方法进行归类总结，对每个配准算法进行优缺点描述。
对目前现有以及常用的图像融合方法也进行了详细的介绍。
最后提出了图像拼接技术不足。
关键词：图像拼接图像配准图像融合1 引言这个学期我们学习了图像处理这门课程，这么课程主要是讲解了对于图片的处理以及一下如何处理图片的方法。
图像拼接现在在我们的生活中越来越多的出现了，我们可以看到许多图像都是有图像融合、图像拼接技术做出来了。
图像的裁剪与拼接与实验心得体会
图像的裁剪与拼接与实验心得体会
图像拼接的含义：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。
图像拼接有两种类型，一种是传统全景图，没有或只有轻微的运动视差，另一种是多重投影拼接图，但存在较大的运动视差
利用MATLAB进行图像拼接时，要注意以下几点：
第一方面：在图像格式上，由于图像格式包括索引色和真彩色这两大类不同的类型，所以需要统一转换一下才能拼接。
这两类图像的判断根据是读入的数据是二维还是三维，对于二维的数据，如果调色板为空，则按照灰度图像处理。
第二方面：在数据格式上，由于具体的图像文件格式不同，读入的数据可能是logical、uint8、uint16、uint32、single、uint64、double等各种不同的格式，要想进行拼接，需要转换为同一种数据类型，这样在拼接的时候才不会出现错误。
在图像拼接过程中，要特别注意找出两幅图像之间最优的空间位置和色彩之间的变换关系，使一幅图像中的点最优地映射到另一幅图像中，也就是要让图像对齐好，这关系到图像的处理效果。
图像拼接的步骤如下：1选取拍摄位置以及图像获取方式；2获取图像；3图像预处理；4图像对齐；5图像合成；6输出拼接图像。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
图像拼接学习1为什么要进行图像拼接在很多研究领域需要一些分辨率很高的超高清、全景图像。
而现有的全景相机、广角镜头等设备不仅昂贵，而且存在失真的现象。
所以要使用图像无缝拼接技术将很多张具有部分重叠区域的图像进行拼接，从而得到一幅宽视角的全景图像，满足人们在各领域研究的需要。
2图像拼接的流程一、图像拼接的流程：大致可分为三部分：图像预处理，图像配准，图像融合。
详细分为：①预处理—>②特征点搜索—>③特征点筛选—>④两幅图像中的特征点配对—>⑤根据配对点找到不同图片之间的映射变换关系—>⑥图形融合3图像的预图处理图像预处理包括：噪声去除、灰度处理、几何畸变的校正等图像处理。
4图像配准提取参考图像和待拼接图像中的特征信息，然后在提取出的特征信息中寻找最佳的匹配。
图像配准算法主要包括三类：基于图像像素的方法、基于图像特征的配准算法和基于图像区域配准算法。
4.1基于特征的图像配准算法一、为什么选用这种方法：这种方法提取了图像的特征，压缩了图像信息的数据量，因此在匹配时计算量小，速度较快。
而且能保持图像位移、旋转、比例等方面的特征。
并且图像特征具有很好的独特性以相互区分，对位置变化敏感，匹配精度高。
二、算法介绍：首先对两幅待匹配的图像进行特征提取，将这些特征作为控制结构，然后利用提取到的特征结构来完成图像特征之间的匹配，通过控制结构的匹配关系建立图像之间的映射变换关系。
匹配的特征可以是边缘、轮廓、直线等。
常用的匹配特征主要有点特征、线特征和区域特征。
三、算法种类：常用的特征点提取算法有Susan算法、Harris算法、SIFT算法等。
4.2Harris角点检测算法4.2.1角点的数学定义：①角点是图像灰度一阶导数所对应的最大值的位置；②角点是图像中两条或两条以上边缘的交点；③角点是图像中灰度变化最大的位置；④角点位置的一阶导数最大，二阶导数为零；⑤角点是图像中物体边缘变换不连续的位置；⑥角点是二维图像亮度变化剧烈的位置。
4.2.2Harris角点检测的优点：Harris 算子是一种有效的特征点提取算子，其优点总结如下：①计算简单：Harris算子中只用到灰度的一阶差分以及滤波，操作简单，整个过程的自动化程度高。
②提取的点特征均匀而且合理：Harris算子对图像中的每个点都计算其特征值，然后在邻域中选取最优点。
实验表明：在纹理信息丰富的区域，Harris算子可以提取出大量有用的特征点。
而在纹理信息少的区域，提取的特征点则较少。
③可以定量的提取特征点：Harris算子最后一步是对所有的局部极值进行排序，所以可以根据需要提取一定数量的最优点。
④Harris算子在计算时用到了图像数据的一阶导数，具有各向同性。
因此对图像旋转、亮度变化、视角变化和噪声的影响具有较好的鲁棒性。
4.2.3Harris角点检测算法该算法的原理可以简单描述为以下几个过程：一、选取一个矩形窗口沿不同方向做小段平移。
依据所设定窗口在图像不同区域边沿不同方向移动时，窗口的局部灰度变化情况来确定是不是图像的角点。
局部灰度变化有三种情况：①当这个小窗口在边缘内部区域，小窗口沿任意方向进行小段平移，图像的灰度变化都很小，局部自相关函数很平坦；边缘内部扫描边缘内部的局部自相关函数②当小窗口位于边缘区域。
沿边缘方向进行小段平移，灰度变化较小。
当沿垂直边缘方向进行小段移动，灰度变化会很大。
边缘区域扫描边缘区域的局部自相关函数③当小窗口位于角点区域，窗口在各个方向上小的移动，灰度变化都很明显，局部自相关函数呈现尖峰状。
角点区域扫描角点区域的局部自相关函数二、根据上步，相对应灰度的改变量为：通过灰度的变化构造出自相关函数：x，y是微小位移量，u，v为像素点坐标。
W u，v为高斯窗口在像素元（u，v）的系数。
三、推导函数，得到函数解的表达式：将与自相关函数相联系的矩阵M代入上式后，式可以表示为：其中，E(x，y)与局部自相关函数很接近，M是像素点（x，y）的自相关矩阵，描述了这个自相关函数在原点的形状，x，y表示原始图像灰度的梯度，A，B，C，W u，v，M分别为下式：设λ1和λ2为M矩阵的特征值，那么就可以通过判断λ1和λ2的大小关系，确定当前坐标点是否是角点。
①：两个特征值都比较小，则该点为平坦区域；②：一个特征比较大，一个比较小，则该点位于边缘区域。
③：两个特征值都比较大，说明在该点的图像灰度自相关函数的两个正交方向上的极值曲率均较大，就可以判定这个点是角点。
四、将上述方法转化成能在实际运算中使用的方法：在实际应用算法中，往往不直接求解矩阵M的特征值λ1和λ2，使用相关矩阵M的迹Tr （M）和矩阵M的行列式值Det（M）代替特征值的求取，定义4.2式的局部区域最大值为角点。
（4.2）由于高对比度的边界点被误检的概率很高，所以Harris角点检测算法，对减号右边部分进行了修正，将k设定为Harris算子的参数，一般取0.04~0.06。
所以（4.2）式中的T可定义为角点边缘响应函数CRF:也就是说，CRF函数最大值所对应的点就是角点。
4.3角点筛选一、筛选的好处：①：筛选出角点响应大的点，减少了关键点数量，从而减小了计算量。
②：剔除误检测的角点，从而提高了算法精度。
③：使关键点在整幅图像内分布均匀。
二、自适应非极大值抑制算法的首次筛选：①目的：利用该算法从每张图片的角点中筛选出500个特征明显点。
②原理：遍历关键点，并且有一个半径r，初始值为无限远。
当r不断减小时，保留在半径r以内其它关键点R值均小于中心点R值的关键点，将其加入队列。
队列内的关键点数达到预设值后停止搜索。
③公式和方法：X i是关键点的2维坐标，G是所有关键点的集合，c=0.9。
这里我设定每幅图像各提取500个关键点。
首先找出整幅图片R值最大的关键点Rmax，加入队列，并且得到Rmax*0.9的值。
遍历所有关键点，若关键点x i的R i> Rmax*0.9,该点的半径设为无限远；若该关键点x i的R i<Rmax*0.9，计算该点到离它最近的R j>0.9R的点x i，记录两点间的距离r i。
最后将所有r排序，找出r最大的500个点。
三、通过判断欧式距离方法的再次筛选：①目的：从上部中的500个的特征明确点中筛选出两图像重叠区域的待匹配点。
②公式和方法:首先从两幅图片的500个特征点中筛选出配对的点。
筛选的方法是先计算500个特征点两两之间的欧氏距离:式中x ik为第i个对象的第k个因子值，x jk为第j个对象的第k个因子值。
按照距离由小到大排序,用最小的距离和第二小的距离的比值可以很好的进行筛选。
使用距离的比值能够获得更高的true positive，同时控制较低的false positive。
我使用的阈值是r1/r2<0.5。
比值小于0.5的则是配对点，大于的则不是。
4.4角点匹配①算法：使用随机抽样一致性(RANSAC)算法，将待匹配点进行匹配。
②目的：寻找一个最佳单应性矩阵H，矩阵大小为3×3。
RANSAC目的是找到最优的参数矩阵使得满足该矩阵的数据点个数最多。
由于单应性矩阵有8个未知参数，至少需要8个线性方程求解，对应到点位置信息上，一组点对可以列出两个方程，则至少包含4组匹配点对。
其中(x,y)表示目标图像角点位置,(x',y')为场景图像角点位置，s为尺度参数。
③RANSAC算法：从匹配数据集中随机抽出4个样本并保证这4个样本之间不共线，计算出单应性矩阵，然后利用这个模型测试所有数据，并计算满足这个模型数据点的个数与投影误差(即代价函数)。
若此模型为最优模型，则对应的代价函数最小。
当此函数大于某经验阈值th，则认为此匹配点对是伪匹配；若小于阈值时，将点确定为配对点。
③步骤：1.随机从数据集中随机抽出4个样本数据(此4个样本之间不能共线)，计算出变换矩阵H，记为模型M；2.计算数据集中所有数据与模型M的投影误差，若误差小于阈值，加入内点集I；3.如果当前内点集I元素个数大于最优内点集I_best,则更新I_best=I，同时更新迭代次数k;4.如果迭代次数大于k,则退出;否则迭代次数加1，并重复上述步骤；注：迭代次数k在不大于最大迭代次数的情况下，是在不断更新而不是固定的；其中，p为置信度，一般取0.995；w为"内点"的比例;m为计算模型所需要的最少样本数=4；4.5获取映射关系图5-5给出了两幅图像拼接的示意图,图中和分别代表参考图像A和待拼接图像B的坐标系。
XoY中的一条扫描线可以用直线方程Y=Y0表示,同一直线经过仿射变换变换到X’o’Y’就变成以下的参数方程:从图中可以求出落在图B中的线段的起点X1和X2终点。
只要当x分别取0和width B时就可以得出X1和X2了。
重叠区域的长度为:如此就可以方便地求出图像和图像变换后区域的重叠部分以及重叠区域内像素点的对应关系。
在图像合并过程中,图像像素的取值方法将会影响到整个拼接的结果。
5图像融合5.1图像融合介绍图像融合就是将不同来源的同一对象的图像数据在空间配准以后，采用一定的算法将各图像数据中所含的信息互补性地结合起来产生新图像数据的技术。
图像融合可分为：像素级融合、特征级融合和决策级融合。
常用融合方法分为三种:加权,均值,多分辨率融合技术。
处理颜色亮度的平滑过渡的插值方法有最邻近插值法,双线插值法,立方插值法。
5.3加权平均融合方法加权平均融合法类似于平均值法,但重叠区域的像素值不再是简单的叠加,而是先进行加权后再叠加平均。
设代表融合后的图像,和分别代表待拼接的两幅图像,则有:这里w1和w2分别是第一幅图像和第二幅图像中重叠区域对应像素的权值,并且满足w1+w2=1,0<w1<1,0<w2<1。
选择适当的权值,可以使重叠区域实现平滑过渡,同时消除拼接痕迹。
在权值的选取上有两种方法，一种是戴帽法，另一种是渐入渐出法:渐入渐出法重叠区域像素的权值与该象素点到重叠区域的边界距离有关,设代表融合后的图像,和分别代表待拼接的两幅图像,则可表示为:式中,表示权重值,与重叠区域的宽度有关,一般取,其中表示重叠区域的宽度,且,,。
在重叠区域中,由渐变至由渐变至,由此实现了在重叠区域中由到的平滑过渡,如图所示。