边界重叠图像的网格拼接算法
一种图像自动拼接的快速算法
为依据来衡量以此点为中心的区域与其它区域的差异：
D(i,j)= NEA(i, j) − evend
(2)
其中 evend 为整幅图像的平均边缘量。找出 D 值最大的
点（i,j）即为所求的基准点。但是如果仅以式(2)为标准选择
基准点，很可能会选到邻域边缘量很小的点，甚至有可能会
Байду номын сангаас选到孤立边缘点，而这不是特征块应该具有的性质，因此为
较小的点对主体 evend 值的影响；(3) 去除掉这些 NEA 值较
小的点后，就可以先保证最后选到的点 NEA 值较大（至少大
于阈值），因为对于一般的图像，出现多重匹配的几率总是有
限的，我们最关心的是希望能够找到一个边缘信息丰富的特
征块，所以保证 NEA 值较大是首要的。其次，在剩余的点中
求邻域边缘量的平均值 evend，然后按照式（3）找出 D 值最
(1)
m=− A n=− A
其中，E(i, j)为原图像所对应的二值边缘图，A 为在点(i,j)
基金项目：国家自然科学基金资助项目（69975015）；教育部优秀青 年教师资助计划项目 作者简介：侯舒维(1980—)，女，硕士生，主研方向：图像处理，计 算机视觉和模式识别等；郭宝龙，博士、教授、博导 定稿日期：2004-06-26 E-mail：hsw521@
本文采用的新算法就是在块匹配法的基础上，找到一种 精度既高运算量又较小的方法。这里的基于特征块匹配的图 像拼接新算法，就是在两幅待拼接图像中任选一幅图像，选 取其重叠区域中的一个特征块作为基准模板，然后在第 2 幅 图像中搜索与此基准模板相匹配的块，从而确定两幅图像的
—70—
位移。在特征块的选取上，采用简单的边缘信息阈值法，实
边界重叠图像的网格拼接算法
毕业设计（论文）说明书题目：边界重叠图像的网格拼接算法系名计算机科学与技术系专业软件工程学号 6007203156姓名徐御臣指导教师殷妍2011年6月3日摘要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。
针对边界部分有重叠的图像，提出了一种基于网格匹配的快速对准算法，并通过平滑因子对图像实现了无缝拼接。
提出了一种适宜于生成全方位全景图像的拼接和平滑算法，给出了一种消除拼接积累误差的方法，进而首次在立方体表面拼接成功了全方位全景图像，并由此生成了球面上的全方位全景图像。
关键词：图像拼接；图像配准；图像融合；全景图AbstractImage 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, we present a fast stitching algorithm for overlapping images based on grid matching, which makes images matching correctly, stitching images seamless and smooth. Both a mosaic method and a smoothing method that are adaptive to be used to create omni-directional images are proposed. A method by which the mosaic accumulative error can be eliminated is also proposed. As the first time, anomni-directional image is created on cube face, through which an omni-directional image on a sphere face is created.Keywords: image mosaic; image registration; image fusion; panorama。
重叠网格求解顺序
重叠网格总结内容分为四个部分：（1）重叠网格大致介绍（2）重叠网格的优点及重点注意事项（3）重叠网格工作过程，包括挖洞、建立区域连通及插值方法的描述（4）重叠网格精度说明，引用文献的动网格计算结果来对比说明1 重叠网格重叠网格由背景网格和部件网格相互重叠而组成。
各网格区域在空间上重叠，但不存在连通关系，相互独立存在，须由前处理软件完成挖洞、匹配插值点等操作后，建立起连通关系。
图重叠网格示例前处理器将重叠网格处理成洞单元、离散（计算）单元及插值单元，流体控制方程各自在背景网格和部件网格上进行求解，插值单元构成内部边界条件，用来传递数据，最终得到整个计算域内的流场信息。
图重叠网格单元类型2 重叠网格优点及使用事项重叠网格的优点主要体现在两方面：（1）简化复杂几何的网格划分，不同计算区域可选择最恰当的网格形式。
（2）有利于相对运动部件的网格生成；特别是，可以比较方便地调整网格相对位置，以便开展参数化研究。
图锥形单向阀——小开口图锥形单向阀——大开口为了更好发挥重叠网格方法的优点，使用时须特别注意：（1）采用双精度求解器重叠网格方法高度依赖于插值精度，因此要使用双精度求解器，以减少计算机的舍入误差。
（2）网格重叠区域尽量均匀一致插值精度与重叠区域网格的相对尺寸、方位、长宽比、偏斜率等指标与直接相关。
重叠区域网格划分必须提前细致规划，提供均匀、高质量的网格，否则极易出现孤立单元（orphan cell）。
（3）基于梯度的网格自适应插值误差与边界点和donor单元之间的数据梯度直接相关。
单元间流体参数梯度大，严重影响插值精度。
因此，重叠网格方法最好与网格自适应相结合，使得重叠区域的流体参数平滑分布，以便得到最佳的插值效果。
3 重叠网格工作过程（参考Handbook of Grid Generation—chapter 11&SUGGAR）重叠网格处理过程可分为挖洞、建立区域连通性、进行插值计算等主要步骤。
重叠图象拼接算法
第3卷第5期1998年5月中国图象图形学报Jou rnal of I m age and Grap h icsV o l.3,N o .5M ay .1998重叠图象拼接算法Ξ钟力 胡晓峰(国防科技大学七系,长沙 410073)摘 要 全景视频是一种利用360度全景图象建立虚拟环境的新方法。
全景图象是通过将普通照相机拍照到的边界部分重叠的图象进行拼接而创建的。
本文利用图象重叠部分对应像素的相似性,提出了一种行之有效的拼接算法,使得到的图象无缝平滑。
关键词 图象拼接,全景视频,算法,重叠图象1 引 言全景视频(Pano ram ic V ideo )是一种利用实景图象组成全景空间的技术,它将多幅图象拼接成360度柱面全景,并利用多幅全景图象之间的超链建立起可供用户观察的虚拟环境,通过在不同全景图象之间的切换来实现在虚拟环境中的漫游,使用户能主动地从不同的观察点和方向了解环境[1]。
360度全景图象的素材,是通过利用普通照相机采集的照片,经过数字化得到的边界部分重叠的图象。
因为全景图象表示的是人在某一视点观察空间,视点不动而观察方向改变。
所以在拍照时将照相机固定在支架上,尽量避免转动时镜头的偏斜和俯仰,并以镜头为轴转动一周连续拍照。
拍照时使相邻图象具有一定程度的内容重叠,以便于拼接而得到全景图象。
图1是组成全景的边界部分重叠的图象,可以看到,这里的主要工作首先是确定相邻图象在宽度、高度上的重叠程度(拍照不可避免地造成了垂直方向上的错位),去掉重叠,然后再进行平滑连接得到全景图象。
图象重叠范围的确定主要是基于2图象重叠部分对应像素的相似性,即在R GB 或YUV 空间上具有基本相同的值。
过去的一种作法是基于面积的算法,即取前一幅图象中的一块作为模板,在第2幅图象中搜索具有相同(或相似)值的对应块,从而确定2幅图象的重叠范围[2]。
但这种算法计算量太大,而且受光照条件的影响,所以往往不实用。
我们在从事全景视频空间研究的项目中,提出了一种新的图象拼接算法,并在实验中予以证实,发现它不仅计算量大大减少而且行之有效,而且还可用于立体图象对的配准。
道路交通现场中改进的图像拼接方法
（ 西安建筑科技 大学 信息与控制工程学院， 陕西 西安 ７ ０５ ） １０５
摘 要： 利用交通现场俯视摄影图可快速准确记录事故现场信息 ， 再通过计算机分析处理 ， 对事故现场勘查 、 责任划分具
有重要意义。然而对事故现场俯视摄影图进行几何校正后 ， 单幅图像存在视场角度小、 局部场景信息量少的缺点 ， 需要对
Ｏ 引 言
随着汽车保有量 的不断攀 升 ， 道路 交通 事故 不可
避免频繁 发生 … ， 对于交 通事故现场处 理不及 时引起
图像拼接 广 义来讲 ， 就是将 同一场景 的、 有重叠
的多幅 图像合成一 张宽视角 的图像 。图像拼接过程一 般 由拼接预处理 、 图像配准 、 图像缝合组成 。图像拼接 的质量依赖 图像 的对准程度 。 对于图像拼接技术常用 的方法有下列 ３种 ： （） 于块的匹 配 ， 于重叠 部分 ， 第一 幅图 １基 对 取 像的某块作为模板 ， 然后 在第 二幅 图像 中搜 索具 有相
ｌｏ ｏｏ ｒｐ ｙｄ ａ ｒｍ ｆｅ ｅ ｍｅｒ ｏｒｃ ｏ ｓｎ ｌｓｉ ｇ ｘｓ ｅｄ ｏ ｉｗ ｍａ１ ｏ ａ ｃ ｎ ａ ｅ ｓｉｆｒ ａ ｏ ｈ ｒ ｏ ｏ ｋｐｈ ｔｇ ａ ｈ ｉｇ ａ ａｔｒｇ ｏ ｔｙ ｃ ｒｅ ｔ ｎ－ｉｇｅ ｍａ ｅ ｅ ｉｔｆ ｌ ｆｖｅ ｓ ｌ．１ｃ ｌｓｅ ｅｈ ｓｌｓ ｎｏｍ ｔ ｎ ｓ ｏｔ ｍ・ ｉ ｉ ｉ ｃ
移动一个 小步长 ， 计算 该 网格点对应像素差的平方 和 ，
／ 精确 匹配 ／
Ｓ ｅ Ｗ ｉｔ ｔｐ ｄｈ＝Ｓ ｅ Ｗ ｉｔ／ ｔｐ ｄｈ ２；
将 其 中的最小值与 当前 值进行 比较 ， 如果 此值 比当前 值优， 则替换 当前点 ， 成为新 的最佳点 。该步骤 的初 始 步长定为第一步移动步长 的一半 ， 依次循环进行 ， 次 每 循 环步长减为 当前值 的一半 ， 直到 水平步 长和垂 直 步
一种基于线条特征的图像拼接算法_徐奕
第26卷第2期2004年4月湖州师范学院学报Journal of Huzhou Teachers CollegeVol.26No.2Apr.,2004一种基于线条特征的图像拼接算法X徐奕(湖州师范学院信息工程学院,浙江湖州313000)摘要:全景图像是通过将普通照相机拍摄到的、边界部分有重叠的图像进行拼接而创建形成的.利用图像重叠部分对应像素的相似性,提出了一种行之有效的拼接算法,即通过特征线条的数据分布来配准图像,使得到的图像无缝平滑.关键词:图像拼接;算法;重叠图像;全景图像中图分类号:TP391.41文献标识码:A文章编号:10091734(2004)020133030引言真实的世界是一个丰富的信息源,而视觉信息又是其中最重要的信息.我们通常能够获取现实世界中的一系列图像,而把这些图像合成为全景图像常常对我们更为重要.图像拼接技术的目的就是把一系列真实世界的图像合成为一个单一的、更大的、更复杂的全景图像,使我们可以更加客观、形象地认识和理解真实世界.我们所用的全景图像素材是通过普通照相机采集的照片,经过数字化得到的边界部分重叠的图像.因为全景图像表示的是人在某一视点观察到的空间,视点不动而观察方向改变.所以在拍照时将照相机固定在支架上,尽量避免转动时镜头的偏斜和俯仰,并以镜头为轴转动一定角度连续拍照.拍照时使相邻图像具有一定程度的内容重叠,以便于拼接而得到全景图像.要实现图像拼接,必须先实现图像配准,即对图像进行匹配.目前图像配准的主要方法有两类:基于区域的配准和基于特征的配准.前者是把一幅图像中某一像素的像素值领域作为模板,然后在另一幅图像中搜索具有相同(或相似)像素值分布的对应点领域.如文献[1]中的方法是直接利用图像像素值,计算量较大,并且容易受到光照条件的影响;后者是通过图像像素值导出符号特征(如特征点、特征线段等)来实现匹配.例如文献[2]~[3]中的方法对于光照变化相对稳定,同时它可以通过对特征属性的简单比较来实现配准,因此比基于区域的方法要快得多.1配准拼接图像拼接一般要进行三方面的处理,首先是图像预处理,包括各图像间的平移、旋转、畸变以及光强等的校正;其次是图像的对准,根据图像中重叠部分来定位图像;最后是无缝拼接,消除拼接起来的图像中的缝隙效应.两张图片的拼接可以分为水平拼接和垂直拼接,这两种方法的实现原理基本一致.本文以水平拼接为例来说明.1.1预处理考虑到普通照相机采集的照片基本上没有畸变,且拍摄时间相当接近,光照变化不明显,所以为了方便拼接处理,只需对其进行大小调整就行.用软件ACDSee将所需的照片打开,可以发现,通常的照片规格为:X收稿日期:20040325作者简介:徐奕(1981-),女,浙江海宁人,湖州师范学院信息工程学院04届本科毕业生,研究方向:图形学.134湖州师范学院学报第26卷长1124像素,宽816像素,文件格式为jpeg.处理时,先选择菜单栏上的/工具0,打开其中的/调整大小0命令,在弹出的/图像调整大小0对话框中设置新的大小,长、宽均缩至512像素.此时,文件格式仍为jpeg,而我们要求的文件格式为bmp,所以还需通过Windows自带的/画图0程序将调整大小之后的图片另存为bmp格式的图像.1.2配准定位图像配准的工作就是搜寻相邻两幅图像中的相同内容,从而确定它们的相对位置.也就是确定相邻图像在宽度、高度上的重叠程度(拍照时不可避免地会造成水平或垂直方向上的错位),去掉重叠,然后再进行平滑连接得到全景图像.1.2.1算法思路算法的思路是利用图像间隔的一定距离的2列上的部分像素,即在前一幅图像的重叠区域中分别从2列上取出部分像素,用它们的比值作为模板,然后在第2幅图像中搜索最佳匹配,即对于第2幅图像,由左至右依次从间距相同的2列上取出部分像素,并逐一计算其对应像素比值,然后将这些比值依次与模板进行比较,其最小差值对应的列就是最佳匹配.虽然在比较中只利用了一组数据,其实可以说是利用了2列像素及其所包含的区域的信息.一般情况下相邻图像重叠的范围大约是30%~50%.具体作法:在第1幅图像的右边,相隔20个像素距离的2列上,取对应的2组数,各有200个像素.计算其比值得到一个浮点数组base[200],将它作为比较的模板.在第2幅图像中,相隔同样距离的2列上各取出300个像素的数据,取的点相对于模板上下多出50个像素,这是因为第2幅图像可能有垂直方向上的交错,同时又假定错开距离不超过50个像素.计算它们的比值,得到浮点数组image[300].在开始时取第1、21列,接着取第2、22列,视重叠宽度的多少依次下去.具有不同数量的数组,一般取图像宽度的一半(与重叠量有关),即取到第I mage_width/2,Im-age_width/2+20列.匹配时,首先要进行垂直方向的比较,对第2幅图像中所取的每一个数组,要计算对应元素值差的平方和,因为上下可能交错为50个像素,所以需计算101个垂直方向的差值平方和.设垂直方向交错距离为dis,则对每一dis(0~100)进行计算,就得到一个E[dis],其中E[dis]=E199i=0(image[i+dis]-base[i])2.计算差值平方和的目的是寻求与模板的最佳匹配,从而确定重叠交错距离.对应最小值的就认为是组内最佳匹配,并记录垂直方向距离dis.接着循环计算所有的数组与模板对应值的差值平方和,得到每个数组的组内最佳匹配和垂直方向距离.最后将每个数组的组内最佳匹配值进行水平方向的比较,得到的最小值就认为是全局最佳匹配.由它对应数组的垂直方向距离dis就可决定垂直方向上的交错距离,由它的对应数组的位置和第1幅图中的模板位置就可决定水平方向的重叠距离.1.2.2算法描述设模板两列像素的距离为D,具体算法如下:Procedure image matchingbegininput base[200]//输入模板值for(k=0;k<image2_width/2;k++)input part of column k+1,k+1+D of image2y image[300]//输入第2幅图像for(dis=0;dis<=100;dis++)E[dis]=E199i=0(image[i+hdis]-base[i])2//计算差值平方和y_small=100//设组内最小值初值(垂直方向)for(dis=0;dis<=100;dis++)if(E[dis]<y_small)y_small=E[dis]//组内最小值(垂直方向)m_dis[k]=dis//组内最佳匹配距离(垂直方向)bestmch[k]=y_smallx_small=110//设全局最小值初值(水平方向)for(k=0;k<image2_width/2;k++)if (bestmch[k]<x_small)x_dis=k;y_dis=m_dis[k]//得到决定重叠交错距离的横向、纵向方向距离end得到的x_hdis 、y_hdis 可决定重叠交错距离.例如,如果模板的前一列距离图像右边为100个像素,k 等于120,则重叠220个像素;如果模板列从第60个像素取数,image[i ]从第10个像素取数,又y_dis=40,则交错10个像素,说明第2幅图像相对第一幅图像偏上10个像素.1.3无缝拼接找到了重叠范围之后,如果仅仅是简单的叠加,则会造成图像的模糊和明显的边界,这是图像拼接所不能容忍的.平滑连接就是要使拼接区域平滑,提高图像质量.因此我们可以采用淡入淡出的思想,利用渐入渐出的方法[5],即在重叠部分由前一幅图像慢慢过渡到第2幅图像,并删去水平方向错开的图像部分.具体做法为:设渐变因子为0<d<1,对应的前后2幅图像重叠部分像素值为image1、image2,结果为ima ge3,则im -age3=d*image1+(1-d)*image2,其中的d 由1慢慢变化到0,它与图像之间的水平方向重叠距离有关.但是对于图像要求在高保真度的情况下(比如拼接病理切片),只要图片基本不存在畸变,也可以不采用图像平滑算法,只要准确定位,就能够实现无缝拼接.[4]2实验结果及分析在实验中,我们以山西省人民医院远程病理科门诊患者的病理切片在显微镜下采集的彩色图片作为实验图像,图像重叠区域为20%~30%,最后取得较为满意的结果,如图1所示.待配准图像a1待配准图像b1图像a1和b1的拼接结果c1图1待配准图像a1和b1的拼接待配准图像a2待配准图像b2图像a1和b1的拼接结果c2图2待配准图像a2和b2的拼接试验中的算法是利用图像像素的RGB 值.在处理效果上,当图像本身质量较好时,算法能做到准确无误地匹配拼接,边界融合相当完美.有时由于拍照的原因造成图像质量下降(图像偏暗或偏亮),但只要在一定程度之内,算法也能进行准确地拼接.当然,算法也有其局限性,在配准点附近可能存在着不稳定性,这时如果存在干扰很可能埋没图像特征,有可能导致拼接失败.在时间花费上,处理时间与模板维数(像素个数)和事先选定的水平方向最大重叠距离以及垂直方向最大交错距离密切相关.在这里所选定的这3者分别是200个像素、第2幅图像宽度的一半以及50个像素,结果处理时间也比基于面积的方法大大减少.如果根据具体情况调节这些参数的大小,就会进一步减少运算量,从而减少时间的花费.(下转第140页)135第2期 徐奕:一种基于线条特征的图像拼接算法140湖州师范学院学报第26卷参考文献:[1]李存斌,樊建平.ASP高级编程及其项目应用开发[M].北京:中国水利水电出版社,2003.125~202.[2]宣小平,但正刚,张文毅.ASP数据库系统开发实例导航[M].北京:人民邮电出版社,2003.98~152,211~293.[3]John J.SQL基础(第二版)[M].高京义,汤严译,北京:清华大学出版社,2003.22~125.The Design and Implementation of the On lineMerchand ise Sale S ystem Based on the ASP TechnologyW ANG Jue(Faculty of Information&Engineerin g,Huzhou T eachers College,Huzhou313000,China)Abatract:We have set up an on line merchandise sale system based on the ASP and SQL Server technology.This paper describes the concrete design thought and imple menta tion method of each function module,including the creation of front flat web pages,the design of module of back flat database,the dynamic link between the front fla t system and the back flat system,the disposition of data source,etc.Key words:E business;on line merchandise sale system;ASP;SQL Server2000(上接第135页)参考文献:[1]王立峰,潘志庚,石教英.全景图像的拼合及优化算法[J].计算机应用研究,1999,16(6):59~61.[2]钟力,张茂军,孙立峰,等.360度柱面全景图像生成算法及其实现[J].小型微型计算机系统,1999,20(12):899~903.[3]钟力,胡晓峰.重叠图像拼接算法[J].中国图像图形学报,1998,3(5):367~370.[4]韩丽萍,杨永红,陈礼民.一种改进的病理切片图片拼接算法[J].计算机应用与软件,2003,20(7):56~58.A Stitching Algorithm Based on Character LinesXU Yi(Faculty of Information&Engineerin g,Huzhou T eachers College,Huzhou313000,China)Abstract:The panoramic images can be created by0stitching0together overlapping images taken with an ordinary camer-a.In this paper the author puts forward a valid algorithm,which makes use of the corresponding pixels.similarity of overlapping ima ges portion to make the ima ges seamless and smooth.Key words:image stitching;algorithm;overlapping ima ge;panoramic image。
基于网格特征和队列特征的图像拼接
目录摘要·························· - 2 - 第1章绪论······················ - 3 - 1.1课题背景····················· - 3 - 1.2图像拼接技术的发展概况·············· - 3 - 1.3图像拼接技术研究现状··············· - 5 - 1.4图像拼接技术研究的核心问题············ - 5 - 第2章图像拼接及其关键技术·············· - 6 - 2. 1图像获取···················· - 6 - 2.2图像匹配····················· - 7 - 2.3图像拼接算法··················· - 9 -2.3.1 基于面积匹配的算法·············· - 9 -2.3.2 基于比值匹配的算法··············- 10 -2.3.3 基于网格匹配的快速算法············- 11 - 2.4图像融合·····················- 12 -2.4.1 基于平均值的融合···············- 12 -2.4.2 基于渐变因子的融合··············- 13 -2.4.3 基于颜色的融合················- 13 - 第3章拼接算法的MATLAB实现··············- 17 -3.1图像拼接的MATLAB实现··············- 17 - 3.2实验结果及其评价·················- 18 - 结束语·························- 19 - 参考文献························- 20 - 附录··························- 21 -1.基于网格特征的拼接算法程序：············- 21 -2.基于列对特征的拼接算法程序·············- 26 -摘要图像拼接是数字图像处理领域的一个重要研究方向，在数学视频、计算机视觉、计算机图形学、虚拟现实技术、遥感图像处理、医学图像分析等领域都有广泛的应用价值。
基于显著性权重融合的图像拼接算法
行加权求和。如 w1 、w2 分别是图像 I p 、Iq 重合区域的权值， 且满足 w1 + w2 = 1 ， 0 < w1, w2 < 1 。因此，图像 I p 、 Iq 融合 如式（4）所示：
I
(
x,
y)
=
w1I
p
(
x,
y)
I p (x, + w2I
y) q (u,
v)
(x, y) ∈ I p (x, y) (x, y) ∈ I p (x, y) ∩ Iq (u,v) (4)
其中 p 是 p 的齐次坐标， p = pT 1Τ ， ~ 表示成比例
相等的， H 是 3× 3 的单应性矩阵。其中单应性矩阵 H 可通
过式（2）求解：
N
2
hˆ = arg min ∑ aih
s.t. h = 1
(2)
h
i =1
其中 aih 表示给定 h 估值的第 i 个基准点的代数误差，
直接线性转换就是最小化代数误差的平方和，直接线性转换
又称作代数最小二乘法。其中，范数约束是为了得到准确解。
将所有的 ai 合并到矩阵 A 中，式（2）可写成：
hˆ = arg min Ah 2 s.t. h = 1
(3)
h
■■1.2 显著性权重图像融合
显著性权重图像融合算法与平均融合算法基本保持一 致，处理图像重合区域像素的时候不是简单的相加，而是进
Iq (u,v) (u,v) ∈ Iq (u,v)
其中， w1 、 w2 通过计算图像显著性权值矩阵得到。如 图 1 图像区域划分示意图所示，将图像划分成 A、B、C、D、
E、F、G、H 不同区域。各图像区域的形状并不固定，区域 之间没有明显的空间界限。假设 A 为目标区域，B、D 和 E
多重合并区域计算
多重合并区域计算
多重合并区域计算是指在二维平面上给定多个区域，并计算它们的合并结果。
常见的应用场景包括图像处理、地理信息系统等领域。
具体的计算方法可以根据需求选择不同的算法。
下面介绍几种常用的多重合并区域计算算法：
1. 基于边界的算法：首先计算每个区域的边界，并将边界进行合并。
合并的方法可以是简单的相交或者融合。
这种算法适用于区域边界明确的情况。
2. 基于像素的算法：将每个区域表示为二值图像，通过对图像进行像素级的操作实现合并。
常见的操作包括逻辑运算（如并、交、补等）、图像融合等。
这种算法适用于区域以像素为基本单位的情况。
3. 基于图的算法：将每个区域表示为图的节点，并通过图的遍历和连接操作实现合并。
常见的算法包括最小生成树、最大流、最短路径等。
这种算法适用于区域之间存在复杂连接关系的情况。
4. 基于分割的算法：将整个平面划分为若干个区域，并通过区域的分割和合并操作实现最终的合并结果。
常见的算法包括分层聚类、区域生长等。
这种算法适用于区域个数较多且结构复杂的情况。
无论采用哪种算法，其关键是确定合并的规则和条件，以及对结果的评估和优化。
这需要根据具体的应用场景和需求进行调整和改进。
图像拼接方法总结
图像拼接方法总结图像拼接方法总结 (1)引言 (1)1 基于网格的拼接 (3)2基于块匹配的拼接（也叫模板匹配） (4)3基于比值法拼接 (6)4 基于FFT的相位相关拼接 (7)基于特征的图像配准方法 (9)5 Harris角点检测算法 (10)6基于SIFT尺度不变特征的图像拼接 (15)SIFT主要思想及特点 (16)SIFT算法详细过程 (16)SIFT匹配算法实现 (20)7 基于surf 的图像配准 (22)SURF算法介绍 (22)算法详细过程 (23)8 基于最大互信息的图像配准 (24)9 基于小波的图像拼接 (27)10 基于轮廓特征的图像拼接技术 (27)引言首先研究了图像拼接的基本技术，包括图像预处理、图像配准、图像融合，图像的预处理包括：图像预处理的主要目的是为了：降低图像配准的难度，提高图像配准精度。
图像预处理包括：图像投影、图像去噪、图像修正等。
图像配准采用的算法主要有两类：一类是基于区域的算法，是指利用两张图像间灰度的关系来确定图像间坐标变化的参数，其中包括基于空间的像素配准算法包括（1基于块匹配，2基于网格匹配，3基于比值匹配），基于频域的算法（4既是基于FFT的相位相关拼接）等。
另一类是基于特征拼接的算法，是利用图像中的明显特征（点，线，边缘，轮廓，角点）来计算图像之间的变换，而不是利用图像中全部的信息，其中包括5 Harris角点检测算法，6 SIFT（角点）尺度不变特征转换算法，7 surf（角点，这种方法是sift方法的改进，速度提高）特征算法，第三类是8 基于最大互信息的拼接，9 基于小波（将拼接工作由空间域转向小域波，即先对要拼接的图像进行二进小波变换，得到图像的低频、水平、垂直三个分量，然后对这三个分量进行基于区域的拼接，分别得到三个分量的拼接结果，最后进行小波重构即可获得完整的图像）。
图像的融合：1直接平均值法、2基于小波变换、3线性加权法4 最大值法5 多元回归算法1 基于网格的拼接优缺点：计算量大，精度高，很难选择初始步长。
图像拼接技术
图像拼接技术图像拼接技术简介图像拼接是将同⼀场景的多个重叠图像拼接成较⼤的图像的⼀种⽅法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事⽬标⾃动识别等领域具有重要意义。
图像拼接的输出是两个输⼊图像的并集。
所谓图像拼接就是将两张有共同拍摄区域的图像⽆缝拼接在⼀起。
这种应⽤可应⽤于车站的动态检测、商城的⼈流检测、⼗字路⼝的交通检测等，给⼈以全景图像，告别⽬前的监控墙或视频区域显⽰的时代，减轻⼯作⼈员“眼”的压⼒。
基本思想：图像拼接并⾮简单的将两张有共同区域的图像把相同的区域重合起来，由于两张图像拍摄的⾓度与位置不同，虽然有共同的区域，但拍摄时相机的内参与外参均不相同，所以简单的覆盖拼接是不合理的。
因此，对于图像拼接需要以⼀张图像为基准对另外⼀张图像进⾏相应的变换（透视变换），然后将透视变换后的图像进⾏简单的平移后与基准图像的共同区域进⾏重合。
说明：1、图像预处理是为了增强图像的特征，预处理可以包含：灰度化、去燥、畸变校正等。
2、特征点提取可⽤的⽅法有：sift、surf、fast、Harris等，sift具有旋转与缩放不变性，surf为sift的加速，检测效果都不错，在此先⽤sift进⾏实现。
3、单应性矩阵求取时要清楚映射关系，是第⼀张图像空间到第⼆张图像空间的映射，还是第⼆张图像到第⼀张图像的映射，这个在变换的时候很重要。
4、判断左右（上下）图像是为了明确拼接关系,建议将左右图像的判断放在求取单应性矩阵之前，这样映射关系不⾄于颠倒。
否则将会出现拼接成的图像有⼀半是空的。
通常⽤到五个步骤：特征提取 Feature Extraction：在所有输⼊图像中检测特征点图像配准 Image Registration：建⽴了图像之间的⼏何对应关系，使它们可以在⼀个共同的参照系中进⾏变换、⽐较和分析。
⼤致可以分为以下⼏个类1. 直接使⽤图像的像素值的算法,例如,correlation methods2. 在频域处理的算法,例如,基于快速傅⾥叶变换(FFT-based)⽅法;3. 低⽔平特征的算法low level features,通常⽤到边缘和⾓点，例如，基于特征的⽅法,4. ⾼⽔平特征的算法high-level features,通常⽤到图像物体重叠部分，特征关系，例如，图论⽅法（Graph-theoretic methods）图像变形 Warping：图像变形是指将其中⼀幅图像的图像重投影，并将图像放置在更⼤的画布上。
图像融合拼接方法
图像融合拼接方法图像融合拼接是指将多幅图像进行合并处理，形成一幅新的图像。
它在计算机视觉、图像处理领域具有重要应用，可以用于拼接全景图、生成虚拟实境等。
本文将介绍几种常见的图像融合拼接方法。
一、传统图像融合拼接方法1.1 直观图像融合拼接方法直观图像融合拼接方法是最简单的一种方法，它直接将两幅图像进行叠加。
例如，在拼接两张风景照片时，可以将两个图像的像素值相加或取平均值，从而合并成一幅新的图像。
这种方法的优点是操作简单，但缺点是容易导致拼接处的边缘不连续，不够自然。
1.2 重叠区域混合融合拼接方法重叠区域混合融合拼接方法通过将两幅图像在重叠区域内进行像素值的平滑过渡，实现更自然的融合效果。
常用的方法有线性混合、高斯混合等。
线性混合是指在重叠区域内，按照一定的权重将两幅图像的像素值进行逐点插值，从而形成新的图像。
而高斯混合则是通过使用高斯模糊滤波器，降低重叠区域内图像的对比度，实现平滑过渡。
1.3 多尺度图像融合拼接方法多尺度图像融合拼接方法是一种层次化的拼接方法。
它首先将两幅图像进行金字塔分解，分别得到不同尺度的图像金字塔。
然后，在每一层金字塔上进行拼接处理，得到对应尺度的融合结果。
最后将各层结果合并，得到最终的融合图像。
这种方法能够有效处理图像的尺度变化，并保持较高的拼接质量。
二、深度学习图像融合拼接方法随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始将其应用于图像融合拼接中，取得了很好的效果。
深度学习图像融合拼接方法主要包括基于生成对抗网络（GAN）的方法、基于卷积神经网络（CNN）的方法等。
2.1 基于生成对抗网络的图像融合拼接方法基于生成对抗网络的图像融合拼接方法是将两幅图像作为输入，通过生成器和判别器的协同训练，使生成器能够生成与真实图像相似的图像。
这种方法可以有效地学习到图像的分布特征，从而生成更自然的融合结果。
2.2 基于卷积神经网络的图像融合拼接方法基于卷积神经网络的图像融合拼接方法主要通过卷积层、池化层和全连接层等结构，对输入图像进行特征提取和融合操作。
图像拼接算法及实现（二）.doc
图像拼接算法及实现（二）特征点匹配法比值匹配法利用图像特征较少，而且在图像发生小角度旋转的时候容易发生误匹配。
基于特征点的匹配法可以很好的解决这类问题。
特征点主要指图像中的明显点，如房屋角点、圆点等。
用于点特征提取得算子称为有利算子或兴趣算子。
自七十年代以来出现一系列各不相同、各有特色的兴趣算子，较知名的有Moravec算子、Hann ah算子与Foistner 等。
本文采用Moravec算子进行特征点提取:Moravec算子的基本思想是，以像素点的四个主要方向上最小灰度方差表示该像素点与邻近像素点的灰度变化情况，即像素点的兴趣值，然后在图像的局部选择具有最大的兴趣值得点(灰度变化明显得点)作为特征点，具体算法如下:计算各像素点的兴趣值IV(inte restvalue)，例如计算像素点(c,r)的兴趣值，先在以像素点((cr)为中心的nn的影像窗口中(如图所示的55的窗口)，计算四个主要方向相邻像元灰度差的平方和。
图Mo ravec算子特征点提取示意图V=V=V=V=其中k=INT(n/2)。
取其中最小者为像元((c,r)的兴趣值:IV(c,r)=V=m in{V,V,V,V}(2)根据给定的阂值，选择兴趣值大于该阐值的点作为特征点的候选点。
设V为事先设定好的闭值，如果V>V ，则V为特征点的候选点。
阑值得选择应以候选点中包括需要的特征点，而又不含过多的非特征点。
(3)在候选点中选取局部极大值点作为需要的特征点。
在一定大小的窗口内(可不同于兴趣值计算窗口)，去掉所有不是最大兴趣值的候选点，只留下兴趣值最大者，该像素即为一个特征点。
在有了以上的特征点提取的基础上，基于特征点匹配算法主要步骤如下:(1)在参考图像T的重叠部分中选取4个区域，每个区域利用Moravec算子找出特征点。
(2)选取以特征点为中心的区域，本文大小选择7X7的区域，在搜索图S中寻找最相似的匹配。
因为有4个特征点，故有4个特征区域，找到相应的特征区域的匹配也有4块。
基于网格的织物图像拼接技术
（ ｏ ｅｅｏ ｅ ｔｅ ｎ ｌ ｈｎ ｎ ｉ ｅｉ ，Ｓ ｏｈ ｗ Ｕ ｉ ｒ ｔ ， ｕｈ ｕ Ｊ ｎ ｓ ２ ２ ， ｈｎ ） Ｃ ｌ ｇ Ｔｘｉ ｄ Ｃｏ ｉｇＥ ｇｎ ｒ ｇ ｏ ｃｏ ｎ ｅ ｉ Ｓ ｚ ｏ ， ｉ ｇ ｕ ０ Ｃ ｉ ｌ ｆ ｌａ ｔ ｅ ｎ ｖ ｓｙ ａ １ １ ５ ａ
评 价
基 于像 素 点 匹 配 的时 间 复 杂度 较 高 ， 算 量较 运 大 ， 文采 用 网格 两步 匹配 法来 减少 算法 的运 算量 ， 本
匹配 过 程 包 括 ２个 步 骤 ： 略 匹 配 和 精 确 匹 配 。 粗
第 １ 阶段 为 粗略 匹配 。这个 阶段 是 为 了 找到 匹 配点 的大 概位 置 ， 匹配 精 度 取 决 于 网格 的尺 寸大 小 。在 这 个 阶段 ， 网格 按 照一 定 的顺 序 每 次 移 动 １个 网格 间距 ， 重复计 算 ２幅网格 与搜 索 区域 的相似 程度 ， 寻 找 最佳 匹配点 的粗 略 位置 。第 ２阶段 是精 确 匹配 。 在 这个 阶段 ， 主要是 精确 确定 最佳 的匹配 点 ， 度为 精 １个 像 素 点 。 以最 佳 粗 略 匹配 点 的 中 心 ， 网格 向 ４
拼接 ； 张翔 等 提 出先 求 出 织 物 的密 度 后 ， 后 动 然
态选 取模 板 ， 算模 板 与 搜 索 图之 间 的相 关 系数 进 计
不同视点重叠图像自动拼接算法
2
+
Y1 f Z1
-
Y0 f Z0
2
(5)
dr =
X1 f Z1
-
X0 f Z1
+
Df Df Z1 - Z0
2
+
Y1 f Z1
-
Y0 f Z0
2
(6)
显然 ,当 Z1 ≠Z0 时 ,一般有 dl ≠dr ,令 dl = dr得 :
2
X1 f Z1
-
X0 f Z0
Df Z1
-
Df Z0
+
Df Z1
-
Df Z0
距航道中心线最近的点 , 且以此点作为实景纹理映
射的参考点 ,为此提出了基于视点垂直平分面最深
景物线的远景图像自动拼接算法[6 ] ;本文由 Z1 = Z0 时 , dl = dr ,提出基于同深景物面平行景物线对的不 同视点重叠图像自动拼接算法和图像拼接的平滑算
我们在分析航海模拟器对视景的要求和实景拍 摄图像透视模型理论的基础上 ,提出在一定条件下 的不同视点重叠图像的匹配原理和方法 ,并依此提 出不同视点重叠图像的基于同深景物面平行景物线 对的匹配算法和图像拼接的平滑算法 ,最后给出计 算机实验结果 。
1 不同视点重叠图像拼接原理
1. 1 三维成像几何理论 从三维物体到二维图像的成像模型如图 1 所
Abstract : During t he view rendering for large ship2handling simulator , it needs a large amount of mosaic of multi2view2 point overlapped images such like background mount etc. The most existing met hods of multi2perspective mosaic require to estimate parameters of camera , dept h of each pixel and more source images and t hey have ubiquitous disadvantages of over heavy calculation. Due to difficulty of shooting at sea , t hese met hods will not serve for t he view of ship2handling simulator and it is attempted to have a mosaic met hod based on simple 2D images. But , t here are more difficulties because multi2 perspective and shelter between t he scenery. According to t he demands in t he view and background of ship2handling simu2 lator , an imaging geometric model of overlapped images is constructed in t he paper , t hen a mosaic and smoot hness arit h2 metic met hod based on parallel line on t he same dept h plane is proposed. The result of trial on computer is finally given. Key words : Multi2Perspective ; Overlapped Images ; Matching ; Seamless Mosaic
基于尺度聚类仿射过滤的图像拼接算法
基于尺度聚类仿射过滤的图像拼接算法王存睿;张庆灵;段晓东;刘向东【摘要】利用图像的SIFT特征点的位置和尺度组合成数据向量,通过对不同尺度特征点进行聚类分析得到具有较好稳定性的全局仿射变换.通过该变换对匹配特征点进行一致性过滤,并对图像拼接过程中出现的问题,构建了一种基于网格覆盖的拼接算法提高拼接效果和稳定性.通过实验对算法进行测试,在实验过程中,为度量过滤结果稳定性和边缘拼接效果,构建了相应的视觉和定量评价指标来对比算法性能.实验结果表明,提出的算法在图像拼接过程中具有较好的稳定性和拼接效果,具有较好的实用价值.%The positions of SIFT points and scale value were composed to a vector,which was used to the dataset of cluttering algorithm.The parameters of global affine transformation were got by the clustering algorithm,which was used to filter the matched point.For the image mosaic problems of the existing algorithms,a grid-selection mosaic algorithm was proposed.The visual skeleton and the image mosaic offset were put forward to measure the stability of the filtering and the performance of mosaic algorithm.Experimental results indicate that the methods proposed can overcome the problems of traditional algorithms and have better stability and accuracy.【期刊名称】《东北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(032)007【总页数】5页(P917-921)【关键词】图像拼接;仿射变换;聚类算法;过滤算法【作者】王存睿;张庆灵;段晓东;刘向东【作者单位】东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110819 ;东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110819 ;大连民族学院非线性信息技术研究所,辽宁大连116600;大连民族学院非线性信息技术研究所,辽宁大连116600【正文语种】中文【中图分类】TP391.9图像拼接(image mosaic)是将一组相互重叠的图片集合拼合成一幅宽视角图像的过程[1-4],图像拼接技术在空间探测、海洋勘测、医学影像、气象、地质勘测、军事侦察等领域都有广泛的应用[1-5]。
边界重叠图象的一种快速拼接算法
边界重叠图象的一种快速拼接算法
李志刚;纪玉波;薛全
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2000(26)5
【摘要】针对边界部分有重叠的图象,提出了一种基于网格匹配的快速对准算法,并通过平滑因子对图象实现了无缝拼接.
【总页数】2页(P37-38)
【作者】李志刚;纪玉波;薛全
【作者单位】抚顺石油学院计算机科学与技术系,抚顺113001;抚顺石油学院计算机科学与技术系,抚顺113001;抚顺石油学院计算机科学与技术系,抚顺113001【正文语种】中文
【中图分类】TP391.72
【相关文献】
1.重叠图象拼接算法 [J], 钟力;胡晓峰
2.一种基于广义模糊特征点配准的眼义图象拼接算法 [J], 洪文松;陈武凡
3.数字图象中重叠圆分割的一种算法 [J], 钱守平;周修光
4.一种消除图像拼接缝和鬼影的快速拼接算法 [J], 瞿中;乔高元;林嗣鹏
5.基于小波变换与形态学的一种边界重叠图像的拼接算法 [J], 赵唯;李端义
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毕业设计（论文）说明书
题目：边界重叠图像的网格拼接算法
系名计算机科学与技术系
专业软件工程
学号 6007203156
姓名徐御臣
指导教师殷妍
2011年6月3日
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。
针对边界部分有重叠的图像，提出了一种基于网格匹配的快速对准算法，并通过平滑因子对图像实现了无缝拼接。
提出了一种适宜于生成全方位全景图像的拼接和平滑算法，给出了一种消除拼接积累误差的方法，进而首次在立方体表面拼接成功了全方位全景图像，并由此生成了球面上的全方位全景图像。
关键词：图像拼接；图像配准；图像融合；全景图
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, we present a fast stitching algorithm for overlapping images based on grid matching, which makes images matching correctly, stitching images seamless and smooth. Both a mosaic method and a smoothing method that are adaptive to be used to create omni-directional images are proposed. A method by which the mosaic accumulative error can be eliminated is also proposed. As the first time, an
omni-directional image is created on cube face, through which an omni-directional image on a sphere face is created.
Keywords: image mosaic; image registration; image fusion; panorama。