小波变换图像拼接实验报告
基于特征块与小波变换的图像拼接算法
（ ｏｌ ｅ ｆ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎ ｅ ｉ ｕ ｎ ｏｍ ｌ ｎｖｒｉ，Ｃ ｅｇ ｕ １ １ １ ｈｎ ） Ｃ ｌ ｇ Ｃ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ，Ｓｃ ａ ｒ ａ Ｕ ｉｅｓｙ ｈｎ ｄ ０ ０ ，Ｃ ｉ ｅ ｏ ｒ ｅ ｈ Ｎ ｔ ６ ａ
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１５ ２ １， ９ ９８ ００ １（ ３ ）
计算 机 工程 与设 计 Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎｉ ｅｎ ｄ ｅ ｇ ｏ ｐｔ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ ｎ Ｄ ｓ ｎ ｅ ｎ ｉ ａ ｉ
・多媒体技术 ・
基于特征块与小波变换的图像拼接算法
何 颖， 王 玲 （ 川 师范 大学 计 算机科 学 学 院，四 川 成都 ６００） 四 １１１
基于小波变换的图像融合算法研究开题报告
综述国内外对本课题的研究动态，说明选题的依据和意义:三、研究的步骤、方法、措施及进度安排研究的步骤：1、查阅文献资料，了解基于小波变换的图像融合算法研究的基本概念, 研究目的和意义；2、了解基于小波变换的图像融合的基本步骤及方法；3、做好MATLAB^业知识准备；4、在Matlab开发平台下编写基于小波变换的图像融合算法程序；5、总结和展望。
研究的方法：通过图书馆查阅关于本课题的资料。
通过上网了解关于国内外的最新研究动态。
掌握论文所需各科专业知识。
积极思考，认真撰写论文。
通过与指导老师交流不断完善课题论文。
四、主要参考文献：[1] 阮秋琦•数字图像处理学[M].北京：电子工业出版社，2001.[2] 黄贤武，王加俊•数字图像处理与压缩编码技术[M].成都:科技大学出版社，2000.[3] 容观澳•计算机图像处理[M].北京:清华大学出版社,2000.[4] 夏良正•数字图像处理[M].南京：东南大学出版社，1999.⑸ Kenneth R.Castleman著，朱志刚等译.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，1998.⑹董辰辉，彭雪峰等.MATLAB 2008全程指南[M].北京：电子工业出版社,2009.[7] 徐佩霞，孙功宪.小波分析与应用实例[M].北京：中国科学技术大学出版社,1996.[8] 桂林，周林，张家祥等.小波分析高级技术[M].西安：西安电子科技大学出版社,2006.[9] 赵书兰.数字图像处理与分析实例教程[M].北京：化学工业出版社,2009.五、指导教师意见:指导老师（签名）：______ 年—月―日六、教研室意见：负责人（签名）：______ 年月日。
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。
小波变换在图像拼接中的应用
小波变换在图像拼接中的应用小波变换是一种信号处理和图像处理中常用的数学工具。
它能够将一幅图像分解为不同尺度和不同频率的子图像，从而提取出图像中的细节和特征。
在图像拼接中，小波变换的应用可以帮助我们更好地理解和处理图像，从而实现高质量的图像拼接结果。
首先，小波变换能够将图像分解为不同尺度的子图像。
这意味着我们可以在不同尺度上对图像进行分析和处理。
在图像拼接中，这种特性可以帮助我们更好地理解图像的结构和内容。
通过对图像进行小波分解，我们可以获取到不同尺度上的细节信息，从而更好地理解图像的特征和细节。
这对于图像拼接来说非常重要，因为在拼接过程中，我们需要考虑到图像的结构和细节，以保证拼接后的图像具有良好的连续性和一致性。
其次，小波变换还可以帮助我们对图像进行特征提取和匹配。
在图像拼接中，我们需要找到两幅或多幅图像之间的相似特征，以便将它们正确地拼接在一起。
小波变换可以帮助我们提取图像中的特征信息，并将其表示为小波系数。
通过对小波系数的分析和比较，我们可以找到图像之间的相似特征，并进行匹配和拼接。
这种特性使得小波变换在图像拼接中具有很大的应用潜力。
另外，小波变换还可以帮助我们处理图像中的噪声和失真。
在图像拼接中，由于拍摄条件和光照变化等因素的影响，图像中常常会存在噪声和失真。
这些噪声和失真会对图像拼接的结果产生负面影响。
小波变换可以通过对图像进行去噪和修复，帮助我们减少噪声和失真的影响，从而提高图像拼接的质量和准确性。
通过对小波系数的滤波和修复，我们可以去除图像中的噪声和失真，并恢复图像的细节和清晰度。
此外，小波变换还可以帮助我们实现图像的无缝拼接。
在图像拼接中，我们常常需要将多幅图像拼接在一起，以实现全景或大尺寸图像的生成。
小波变换可以通过对图像进行平移、缩放和旋转等变换，帮助我们实现图像的对齐和拼接。
通过对小波系数的变换和调整，我们可以将不同尺度和不同频率的图像拼接在一起，从而实现图像的无缝拼接效果。
基于小波变换的图像拼接算法
图进行变换 ， 并把它们注册到同一坐标系 中， 完成两幅图像的拼接 。实验结果表明 ， 具有较好的实时性和拼接精度效果。
关键词 ： 图像配准 ； 小波多分辨分析 ； 角点 ； 互相关系数 中图分类号 ：Ｎ １． ３ Ｔ ９ １７ 文献标识码 ： Ａ
摘要 ： 研究拼接图像配准问题 ， 针对多幅相关图像进行无缝连接形成清晰 图像 难度大 ， 了提高图像拼接 速度和精度 ， 出 为 提 了一种新的小波变换的图像拼接算法 ， 采用小波变换的多分辨率特征将原 图分 解为若干层 ， 保 留其低 频部分和最后一层 并 的高频部分 ， 高频部分对应着原图像的细节信息 ， 含有大量角点 ， 在高频部分 由小波模极大值及 Ｈ ｒ ｓ ａ ｉ 角点检测算子确定 出 ｒ 初始搜素空间 ， 在低频部分确定 出初始角点 ， 然后根据角点间的对应关系 ， 直接 在原图像上确 定角点 的精确 位置 ， 并采用灰
第２卷 第１ ８ ０ 期
文 章 编 号 ：０６—９４ （ ０ １ １ ０ １ ｏ １０ ３ ８ ２ １ ）０— ２ ９一 ４
计
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机
仿
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２１年１月 ０１ ０
基 于小 波变 换 的 图像 拼 接 算 法
张旭 勃 ， 军锋 ， 永永 ， 焕娣 王 杨 靳
（ 西安理工大学理学院 ， 陕西 西安 ７ ０ ５ ） １０ ４
ｐ ｉ ｙＲＡＮＳ ｌ ｏ ｔ ｍ．Ｆ ｎ ｌ ，ｗ ａｃ ｌ ｔｄ ｔ ｅ ｔ ｎ ｆｒ ａ ｉｎ ｐ ｒ ｍｅｅ ａ ｓｏ ｅ ｌ ｉ ｇ ｐ ｔ ａｒ ｂ ｓ ＡＣ ａ ｇ ｒ ｈ ｉ ｉ ａｌ ｙ ｅ ｃ ｌ ｕ ａｅ ａ ｓ ｍ ｔ ａａ ｔｒ ｔ ｔ ｎ ｆｒ ｒ ａ —ｔ ｈ ｒ ｏ ｏ ｓ ｏｒ ｍ ｍｅ ｉ ｅ， ｕ ｍａ ｔ ｅ ｉ ｔ ｈ ａ ｏ ｒ ｉ ａｅ ｓ ｓｅ ｈ ｍ ｎ ｏ ｔ ｅ ｓ ｍｅ ｃ ｏ ｄ ｎ ｔ ｙ ｔ ｍ，ａ ｄ ｃ ｍｐ ｅ ｅ ｓ ｉ ｆｔ ｍａ ｅ ．Ｔ ｅ ｒ ｓ ｌ ｏ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｗ ｔ ａ ｅ ｎ ｏ ｌｔ ｄ ｍｏ ａｃ ｏ ｗｏｉ ｇ ｓ ｈ ｅ ｕｔ ｆ ｐ ｒ ｎ ｓｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅ ｉ ｈ ａｇ ｒ ｈ ｈ ｅｔｒ ｒａ —ｔ ｎ ｔ ｃ ｉｇ ａ ｃ ｒ ｃ ． ｌ ｏ ｔ ｍ ａ ｂ ｔ ｅ ｉ ｓ ｅ ｌ ｉ ｍｅ ａ ｄ ｓ ｔｈ ｎ ｃ ｕ ａ ｙ ｉ ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ：ｍａ ｅ ｒ ｇｓｒ ｔ ｎ Ｉ ｇ ｅ ｉ ａｉ ；Ｗ ａ ｅ ｅ ｈ ｒ ｓ ｌｔ ｎ ａ ａｙ ｉ ；Ｃｏ ｎ ｒ ；Ｃ ｏ ｓｃ ｒｅａｉ ｎ ｃ ｅ ｉｉｎ ｔ ｏ ｖ ｌｔ ｍｕ ｉ ｏ ｕ ｉ ｎ ｓｓ ｅ ｏ ｌ ｒ ｅ ｓ ｒ ｓ ｏ ｌｔ ｏ ｆ ｃ ｅ ｔ ｏ
基于小波变换的数字图像融合研究
数 的表示 ， ｘＬ（ ） （） ， ｘ满足允许条件 ： Ｒ 且 （）
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』式 中 【 足 （） Ｆ ｕｉ 变换和反变换， ｘ为基本 （ ） １ ） ｘ的 ｏ ｒ ｒ ｅ （） 小波函数或者小波母 函数 。 ｔｘ足够正则时， 当 ｌ） ， （ 例如： ｘ ∈Ｌ （） （ ） ２ ） Ｒ ｎＬ（ 时就足够 正则 ， Ｒ 允许条 件意 味着 小波 函数均值 为
５ — ６
一
应用 技 术茸 研 究
结果分析： ３中（） ） ） 平 硐 内壁 左 壁 的 幅 连 续 的展 开 ， ａ（ （ 是 ｂｃ 按 理 的结 合 将 使 信 、 图像 处 理进 入 史高 的层 次 。
参考文献：
［】 东健 ． 字 图像 处理 ［ ． １何 数 Ｍ】西安 ： 西安 电 子 科技 大 学 出 版社 ，０ ３ ２ ０
ｓ ｎｂｓｄ ｎｔｗ ｒ ｅｏ ｐ ｓｉ ， ｇ ｓ ｎ ａｅ ｎｗ ｖｌｔ ａ ｓ ｒ ａｉ ） ｎ ｅ ｄｒ ｈ ｌｏ ｉ Ｅ ｐｒ ｎａ ｒｓｌ ｏ ｉ ａｅ ｅ ｃ ｍ ｏｉｏ ｉ ｅｕｉ ｓｄｏ ａ ｅ ｎｆｍ ｔ ｎ ｏ ｆａ ｇ ｔ ｌ ｆ ｄｔ ｘ ｅ ｍｅｔｌｅｕｔｓ ｗ ｏ ｏ ｏ ｄ ｔ ｎ ｍａ ｆ ｏ ｂ ｅｔ ｒ ｏ ｏ ｌｔ ｎ ｉ ｗａ ａ ． ｉ ｓｈ
数字图像处理实验六--小波变换
实验报告课程名称信息隐藏技术实验名称小波变换姓名__ 学号专业班级__）__ _实验日期成绩______ _指导教师____一、实验目的了解小波变换及其变换系数的分布。
二、实验环境(1) PC计算机(2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)(3) 实验所需要的图片三、实验内容与步骤利用Matlab提供的函数对图像进行小波分解与重构。
以下程序是对图像进行一级小波变换及重构：close all；clear；I=imread('图像.bmp);[M,N] = size(I);[A,H,V,D]=dwt2(I,'haar'); %使用haar小波对二维图像进行一级小波分解%A 近似子带；H 水平细节子带；V垂直细节子带；D 对角细节子带J=I;%---------小波分解图像-----J(1:M/2,1:N/2)=A;J(1:M/2,N/2+1:N)=H;J(M/2+1:M,1:N/2)=V;J(M/2+1:M,N/2+1:N)=D;%-----------重构图像----II=idwt2(A,H,V,D,'haar');figureimshow(uint8(J)),title('haar小波一级分解')figureimshow(uint8(II)),title('haar小波重构')六、实验心得与体会思考：1、使用haar小波对图像进行二级小波分解，并将其重构回原图。
close allclearI=imread('Fig4.11(a).jpg');[M.N]=size(I);[A,H,V,D]=dwt2(I,'haar');J(1:M/2,1:N/2)=A;J(1:M/2,N/2+1:N)=H;J(M/2+1:M,1:N/2)=V;J(M/2+1:M.N/2+1:N)=D;[X,Y]=size(A);[cA,cH,cV,cD]=dwt2(A,'haar');Z=J;Z(1:X/2,1:Y/2)=cA;Z(1:X/2,Y/2+1:Y)=cH;Z(X/2+1:X,1:Y/2)=cV;Z(X/2+1:X,Y/2+1:Y)=cD;II=idwt2(cA,cH,cV,cD,'haar');III=idwt2(II,H,V,D,'haar');figureimshow(uint8(Z)),title('haarС²¨¶þ¼¶·Ö½â')figureimshow(uint8(III)),title('haarС²¨Öع¹')2、利用W A VEDEC2函数对图像进行多尺度分解并重构回原图。
使用小波变换进行图像融合与复原的技巧与步骤
使用小波变换进行图像融合与复原的技巧与步骤随着数字图像处理技术的不断发展，图像融合和复原成为了研究的热点之一。
小波变换作为一种有效的图像处理工具，被广泛应用于图像融合和复原领域。
本文将介绍使用小波变换进行图像融合与复原的技巧与步骤。
首先，我们来了解一下小波变换的基本原理。
小波变换是一种基于多尺度分析的信号处理方法，它将信号分解为不同频率的子信号，从而能够更好地描述信号的局部特征。
小波变换具有时频局部化的特点，能够在时域和频域上同时提供详细和粗略的信息。
在图像融合方面，小波变换可以将两幅图像的低频部分和高频部分进行分离，然后通过适当的融合规则将它们合并在一起。
具体步骤如下：第一步，对两幅待融合的图像进行小波分解。
这里我们选择一种常用的小波基函数，如Haar小波、Daubechies小波等。
通过对图像进行多层小波分解，可以得到不同频率的子图像。
第二步，选择融合规则。
常见的融合规则有最大值融合、最小值融合、平均值融合等。
选择合适的融合规则可以根据图像的特点和需求进行调整。
第三步，对分解后的子图像进行融合。
低频部分通常包含了图像的整体信息，可以直接进行融合；而高频部分则包含了图像的细节信息，需要通过融合规则进行处理。
第四步，进行小波逆变换。
将融合后的子图像进行小波逆变换，得到最终的融合图像。
小波逆变换将不同频率的子图像进行合成，恢复为原始图像。
在图像复原方面，小波变换可以对受损的图像进行恢复，提高图像的质量和清晰度。
具体步骤如下：第一步，对受损的图像进行小波分解。
同样选择合适的小波基函数，并进行多层小波分解，得到不同频率的子图像。
第二步，对分解后的子图像进行滤波处理。
通过去除高频噪声和干扰，可以提高图像的质量和清晰度。
第三步，进行小波逆变换。
将经过滤波处理后的子图像进行小波逆变换，得到最终的复原图像。
需要注意的是，小波变换在图像融合和复原过程中的参数选择十分重要。
不同的小波基函数和分解层数会对结果产生影响，需要根据具体情况进行调整和优化。
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。
小波变换在图像拼接与全景生成中的特征匹配与相位调整方法优化
小波变换在图像拼接与全景生成中的特征匹配与相位调整方法优化图像拼接与全景生成是计算机视觉领域中的重要研究方向，其目标是将多张局部图像拼接成一张全景图像。
而在图像拼接的过程中，特征匹配和相位调整是两个关键的步骤。
本文将探讨如何利用小波变换来优化特征匹配与相位调整方法。
一、特征匹配的优化特征匹配是图像拼接的第一步，其目标是找到多张图像中相同场景的对应特征点。
传统的特征匹配方法通常利用局部特征描述子（如SIFT、SURF等）进行匹配，但这些方法在存在大视角变化、光照变化等情况下容易出现匹配错误的情况。
为了解决这个问题，可以利用小波变换进行特征匹配的优化。
小波变换是一种多尺度分析方法，可以将图像分解为不同尺度和方向的频域子带。
通过对图像进行小波变换，可以得到更具有鲁棒性的特征表示。
在特征匹配中，可以利用小波变换得到的图像低频子带进行特征匹配，从而提高匹配的准确性。
同时，由于小波变换具有多尺度分析的特点，可以在不同尺度下进行特征匹配，从而进一步提高匹配的鲁棒性。
二、相位调整的优化相位调整是图像拼接的第二步，其目标是将多个局部图像进行平滑的拼接，使得拼接后的全景图像具有连续性和一致性。
传统的相位调整方法通常通过图像的平移、旋转和缩放等变换来实现。
然而，在存在大视角变化和非线性畸变等情况下，传统的相位调整方法容易导致拼接的不连续和不一致。
为了解决这个问题，可以利用小波变换进行相位调整的优化。
小波变换具有多尺度和多方向分析的特点，可以对图像进行局部变换，从而适应不同区域的变形。
在相位调整中，可以利用小波变换得到的图像高频子带进行相位调整，从而实现更加平滑的拼接效果。
同时，由于小波变换具有多尺度分析的特点，可以在不同尺度下进行相位调整，从而进一步提高拼接的连续性和一致性。
三、实验结果与分析为了验证小波变换在图像拼接与全景生成中的特征匹配与相位调整方法优化的效果，我们进行了一系列的实验。
实验结果表明，利用小波变换进行特征匹配和相位调整可以显著提高图像拼接的准确性和连续性。
实验二-图像小波变换
小波变换及应用-实验二实验要求:对图像进行二维离散小波变换，变换级数大于等于3级，然后进行阈值化处理 (阈值约为10左右)，在统计系数中0的个数(百分比表示)并进行重构，最后计算重构图像的峰值信噪比(PSNR。
实验内容:>> x=imread('le na.bmp');subplot(3,3,1);imshow(x); title('原图');x=double(x);[c,s]=wavedec2(x,3,'sym4');thr=10;%将图像矩阵的uint8类型兀素，转换为double型%使用小波函数sym4对二维信号进行3层分解%设置阈值为10xc=wde ncmp('gbl',x,'sym4',3,thr,'h',1); %全局阈值去噪>>subplot(332),imshow(ui nt8(xc));全局阈值去嗓%系数c含有71542个元素，都是小数。
为此，进行取整，得到C>> C=round(c(:)); %对c取整，得到C>> sum(C(:)==0) %统计C中0的个数ans=12751；a1=wrcoef2('a',c,s,'sym4',1); %提取小波分解中第一层的低频图像，实现了低通滤波a2=wrcoef2('a',c,s,'sym4',2); %提取小波分解中第二层的低频图像，实现了低通滤波a3=wrcoef2('a',c,s,'sym4',3); %提取小波分解中第三层的低频图像，实现了低通滤波%从Workspace看到文件已经是256*256的规范文件subplot(332),imshow(ui nt8(a1)); %显示第次低通滤波后的图像al subplot(333),imshow(ui nt8(a2)); %显示第次低通滤波后的图像a2 subplot(334),imshow(ui nt8(a3)); %显示第次低通滤波后的图像a3%构造信噪比公式fun cti on [PSNR,mse] = psn r(X,Y)if nargin<2,D=X;elseif any(size(X)~=size(Y)),error( '' ); endD=X-Y;endmse=sum(D(:).*D(:))/prod(size(X));PSNR=10*log10(255A2/mse);%带入两个图像矩阵，计算去噪后图像的信噪比>> PSNR=ps nr(xc,x); %PSNR=39.063057357916660。
小波图像分解与合成的设计报告内容
小波图像分解与合成的设计报告内容小波图像分解与合成的设计报告内容一、小波图像分解与合成及阈值测试概述(一)、haar小波与Daubechies小波分解与重构概述根据haar函数定义，可得出当N=2时，哈尔(haar)正规化变换矩阵为，因为haar矩阵是正交矩阵，具可分离变换性质，对二维的像素矩阵，可由连续2次运用一维的haar小波变换来实现，如对图像像素矩阵的每一行求变换后，再对其每一列求变换可得二维haar小波变换,这叫标准分解，如果交替地对每一行和每一列像素值进行变换，则为非标准分解。
并且可利用矩阵形式的优点，对1×N的像素矩阵分解成若干个1×2的矩阵与上述N=2的haar正规化变换矩阵作一维的haar小波变换，减少计算量，实现haar小波分解。
因为正规化的haar变换矩阵为对称变换矩阵，其逆变换矩阵和正变换的相同，只要把原来每次变换后得到的矩阵数值再作一次变换，则可以实现重构。
Haar小波在时域上是不连续的，因此分析性能并不很好，但它的计算简单。
这里程序采用非标准分解方法。
在变换矩阵中，第一列变换得到图像像素均值，为图像像素低频分量，第二列得到图像像素差值，为高频分量，原像素值第i对像素分解的低频和高频分量值分别存在矩阵的i和N/2+i处。
重构时取回这两个数值，再与逆变换矩阵相乘存回原处，则实现重构。
根据Daubechies小波的定义，可设计出一组满足正交化要求的滤波器，利用卷积模板实现低通和高通功能，主要步骤为：1．利用Matlab中的Daubechies小波滤波器计算函数dbaux求出滤波器作模板系数，对dbN,滤波器长度为2N，这里求db9,其滤波器长度为18。
2．由于图像像素只有有限的2N个非零值，就需要解决边界问题。
Matlab软件里缺省的分解模式sym采用对称周期化扩展技术。
也就是将图像的四个边界先做对称处理的矩阵拓展，避免了边界的不连续性。
如图（这里以256×256为例,即从标号0到255）：_________|______________________________________|______________ |—|—|—|—|—|—|—|———|——|——|——|——|——|——|——||2 |1 |0 |0 |1 |2 |3 |......|252 |253 |254 |255 |255 |254 |253 | |—|—|—|—|—|—|—|———|——|——|——|——|——|——|——|_________|______________________________________|______________对1×M的矩阵像数值，其dbN一次变换(低通、高通)后输出的总长度为M+2(N-1),矩阵拓展长度为M+4×(N-1)。
基于小波变换的图像融合技术研究的开题报告
基于小波变换的图像融合技术研究的开题报告一、研究背景随着数字图像处理技术的发展，图像融合成为研究热点之一。
图像融合是指将多幅图像信息融合成一幅新的图像。
图像的融合可以使得图像的细节更加清晰，且能够提高图像处理的效率。
随着卫星遥感、医学图像、航空图像等领域的发展，图像融合在相关领域具有广泛的应用价值。
小波变换作为一种用于信号处理和图像处理的数学工具，已经被广泛应用于图像融合。
在图像融合中，小波变换可以对图像进行分解，对各个频率子带进行加权求和，最终实现图像的融合。
二、研究目的本文的目的是探究基于小波变换的图像融合技术的研究。
具体来说，本文将从以下三个方面进行研究：1. 探究小波变换在图像融合中的应用，了解其工作原理并进行分析。
2. 分析不同的小波变换在图像融合中的适用性，包括Haar小波、Daubechies小波、Symlet小波等。
3. 设计并实现基于小波变换的图像融合算法，对比不同小波变换对图像融合算法的影响，分析图像融合效果的优劣。
三、研究内容1. 小波变换与图像融合的基本原理介绍小波变换的基本概念和图像融合的相关原理。
2. 不同小波变换的特点和适用性分析比较Haar小波、Daubechies小波和Symlet小波等不同小波变换的特点，分析其在图像融合中的优缺点。
3. 基于小波变换的图像融合算法设计以Haar小波为基础，设计一个基于小波变换的图像融合算法，并将其应用于卫星遥感图像、医学图像等实际应用场景中。
4. 实验与分析对比不同小波变换对图像融合的影响，分析算法的融合效果。
四、研究意义本文的主要意义在于探究基于小波变换的图像融合技术的研究，为提高图像融合效果和应用场景的拓展提供理论支持。
同时，本文的研究结果也有助于改进和优化现有的图像融合算法。
多媒体实验四 图像小波变换
实验四图像小波变换一、实验目的与要求：1) 实验目的理解●dwt函数●idwt函数●wcodemat函数●dwt2函数●wavedec2函数●idwt2函数●waverec2函数2）实验步骤1：对图象做2-D小波分解程序如下：I=imread('E:111.jpg');i=rgb2gray(I);nbcol=size(i,1);[cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(i,'db1');cod_X=wcodemat(i,nbcol);cod_cA1=wcodemat(cA1,nbcol);cod_cH1=wcodemat(cH1,nbcol);cod_cV1=wcodemat(cV1,nbcol);cod_cD1=wcodemat(cD1,nbcol);dec2d=[cod_cA1,cod_cH1;cod_cV1,cod_cD1];figure ;subplot(1,2,1);imshow(i,[]);subplot(1,2,2);imshow(dec2d,[]);实验结果如下：2：2-D小波重构程序如下：x=imread('E:1.jpg');X=rgb2gray(x);nbcol=size(X,1);[cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(X,'db1');cod_X=wcodemat(X,nbcol);cod_cA1=wcodemat(cA1,nbcol);cod_cH1=wcodemat(cH1,nbcol);cod_cV1=wcodemat(cV1,nbcol);cod_cD1=wcodemat(cD1,nbcol);nbcol=size(cod_X,1);[xcA1,xcH1,xcV1,xcD1]=dwt2(cA1,'db1');xcod_cA1=wcodemat(xcA1,nbcol);xcod_cH1=wcodemat(xcH1,nbcol);xcod_cV1=wcodemat(xcV1,nbcol);xcod_cD1=wcodemat(xcD1,nbcol);xdec2d=[xcod_cA1,xcod_cH1;xcod_cV1,xcod_cD1]; dec2d=[xdec2d,cod_cH1;cod_cV1,cod_cD1]; subplot(1,2,1);imshow(X,[]);subplot(1,2,2);imshow(dec2d,[]);imshow(dec2d,[]);实验结果如下：3：对图象做两层分解程序如下：x=imread('E:111.jpg');X=rgb2gray(x);nbcol=size(X,111);[cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(X,'db1');cod_X=wcodemat(X,nbcol);cod_cA1=wcodemat(cA1,nbcol);cod_cH1=wcodemat(cH1,nbcol);cod_cV1=wcodemat(cV1,nbcol);cod_cD1=wcodemat(cD1,nbcol);nbcol=size(cod_X,111);[xcA1,xcH1,xcV1,xcD1]=dwt2(cA1,'db1');xcod_cA1=wcodemat(xcA1,nbcol);xcod_cH1=wcodemat(xcH1,nbcol);xcod_cV1=wcodemat(xcV1,nbcol);xcod_cD1=wcodemat(xcD1,nbcol);xdec2d=[xcod_cA1,xcod_cH1;xcod_cV1,xcod_cD1]; dec2d=[xdec2d,cod_cH1;cod_cV1,cod_cD1];subplot(1,2,1);imshow(X,[]);subplot(1,2,2);imshow(dec2d,[]);imshow(dec2d,[]); 实验结果如下：4：对图象做两层分解重构程序如下：x=imread('E:111.jpg');X=rgb2gray(x);[c,s]=wavedec2(X,2,'sym4');a0=waverec2(c,s,'sym4');subplot(1,2,1);imshow(X,[]);Title('Original Image');subplot(1,2,2);imshow(a0,[]);Title('Image using idwt2');实验结果如下：5：图象的钝化（锐化）程序如下：x=imread('E:111.jpg');X=rgb2gray(x);blur1=X;blur2=X;ff1=dct2(X);for i=1:256for j=1:256ff1(i,j)=ff1(i,j)/(1+(32768/(i*i+j*j))^2); endendblur1=idct2(ff1);[c,l]=wavedec2(X,2,'db3');csize=size(c);for i=1:csize(2);if (abs(c(i))<300)c(i)=c(i)*2;elsec(i)=c(i)/2;endendblur2=waverec2(c,l,'db3');subplot(221);image(wcodemat(X,192));colormap(gray(256));title('Original Image'); subplot(222);image(wcodemat(blur1,192));colormap(gray(256));title('DCTImage'); subplot(223);image(wcodemat(blur2,192));colormap(gray(256));title('DWT Image'); blur2=waverec2(c,l,'db3');subplot(221);image(wcodemat(X,192));colormap(gray(256));title('Original Image'); subplot(222);image(wcodemat(blur1,192));colormap(gray(256));title('DCT Image'); subplot(223);image(wcodemat(blur2,192));colormap(gray(256));title('DWT Image'); 实验结果如下：四、实验心得与感受通过这次实验，对图像的小波变换有了深刻的认识。
二维离散小波变换报告
2008-11-02
1.
对图像进行二维离散小波变换,变换级数大于等于3级,然后统计系数中0的个数（百分比表示）并进行重构,最后计算重构图像的峰值信噪比(PSNR).
数据：灰度图像lena.bmp或其它图像,滤波器系数可以调用matlab中的wfilters函数获得, wfilters函数的使用请在matlab中help wfilters.
0.849
8
-0.030
28.676
0.910
9
0.440
268.362
0.748
表2.3T=10时各个子块的统计结果
子块
均值
方差
零的百分比
PSNR
0
938.552
109020.951
0.000
33.5767dB
1
-0.058
3067.7690.Leabharlann 632-0.282
1945.466
0.624
3
-0.941
能想到的办法就是继续增加分析级数（想法可能简单了一点），比如增加到5级，低频子块就变成了8*8的矩阵，相对3级分析降低了16倍，当然，这也要权衡新增子块的零的百分比，综合计算压缩率。
9863.797
0.359
4
0.089
584.634
0.789
5
0.043
299.465
0.833
6
1.733
1629.399
0.644
7
0.169
92.540
0.924
8
0.014
18.655
0.963
9
0.481
244.731
小波实验报告 图像融合
一、题目：图像融合二、目的：编程实现图像融合三、算法及其实现：小波图像压缩二维可分离小波变换是一种图像的多尺度、多分辨率分解，而且小波分解是非冗余的；本实验中使用wavedec2函数实现图像的多次小波变换。
格式为[c,s]=wavedec2(X,N,’wname’)四、实现工具：Matlab五、程序代码：Y1=imread('lenna.bmp');subplot(2,3,1);imshow(Y1);title('db4小波变换lenna.bmp');Y2=imread('woman.bmp');subplot(2,3,2);imshow(Y2);title('woman.bmp');Y1=double(Y1);Y2=double(Y2);%对上述两图像进行分解[c3,L1]=wavedec2(Y1,3,'db4');[c4,L2]=wavedec2(Y2,3,'db4');%对分解系数进行融合W=c3+c4;%应用融合系数进行图像重构并显示YY=waverec2(W,L1,'db4')subplot(2,3,3);YY=double(YY);image(YY);title('融合图像');X1=imread('lenna.bmp');subplot(2,3,4);imshow(X1);title('sym4小波变换lenna.bmp');X2=imread('woman.bmp');subplot(2,3,5);imshow(X2);title('woman.bmp');X1=double(X1);X2=double(X2);%对上述两图像进行分解[c1,I1]=wavedec2(X1,3,'sym4');[c2,I2]=wavedec2(X2,3,'sym4');%对分解系数进行融合c=c1+c2;%应用融合系数进行图像重构并显示XX=waverec2(c,I1,'sym4')subplot(2,3,6);XX=double(XX);image(XX);title('融合图像');六、运行结果：七：结果分析：。
小波变换实验报告
小波变换张理超2009146132实验步骤：一．2D小波变换1.选择一幅合适的的图像作为原始图像。
2.在MA TLAB中输入代码调入图像。
3.选取“dbl"基波将图像进行2D变换分别得到近似系数，水平细节，垂直细节，对角细节。
4.将原图与2D变换图像分别记录下来。
二．2D小波逆变换：1.MA TLAB中输入代码。
2.读取各变换系数选取“dbl"小波基波，经行2D小波逆变换。
3.将原图与逆变换图作减法得到误差矩阵。
4.将原图，逆变换图与误差矩阵图在同一窗口中显示。
MA TLAB代码：oimg=imread('2.gif');[cA,cH,cV,cD]=dwt2(oimg,'db1');X=size(oimg,1);cod_cA=wcodemat(cA,X);cod_cH=wcodemat(cH,X);cod_cV=wcodemat(cV,X);cod_cD=wcodemat(cD,X);new_img=[cod_cA,cod_cH;cod_cV,cod_cD];figure,imshow(oimg,[]);figure,imshow(new_img,[]);new_img2=idwt2(cA,cH,cV,cD,'dbl');diff=double(oimg)-double(new_img2);figure,subplot(1,3,1);imshow(oimg,[]);subplot(1,3,2); imshow(new_img2,[]); subplot(1,3,3); imshow(diff,[]);原图像：2D变换图像：2D逆变换图像：实验心得与分析：2D小波变换对图像有所要求，如"3.gif"图像就不能显示逆变换的图像，而“1.gif”和“2.gif”就可以。
《数字图像处理》小波处理实验报告05
GDOU-B-11-112广东海洋大学学生实验报告书（学生用表）实验名称小波图像处理课程名称数字图像处理课程号19242504 学院(系) 专业班级学生姓名学号实验地点钟05008 实验日期12.11.30一、实验目的1.理解小波多层分解和重构的原理能用Matlab小波工具箱进行小波的多层分解和重构。
2.理解小波阈值压缩的原理，能用Matlab小波工具箱函数进行小波阈值压缩。
3.理解小波阈值去噪的原理，能用Matlab小波工具箱函数进行小波阈值去噪。
二、实验内容1.读入一幅灰度图像，做如下处理：用bior2.4小波对图像进行一层小波分解；用图像显示各子带的系数。
将高频子带全部置0，用低频分量重构图像；求重构图像的峰值信噪比。
2.读入一幅灰度图像，做如下处理：用bior2.4小波对图像进行3层小波分解；显示第2层分解的各方向高频系数的直方图；将第1,2层高频子带全部置0，然后重构图像；求重构图像的峰值信噪比。
3.读入一幅灰度图像，做如下处理：用bior3.5小波对图像进行3层小波分解；用ddencmp函数求全局阈值；用全局阈值压缩图像，并求压缩前后能量百分比和零系数成分比例；用wdcbm2函数求各层的阈值；用分层阈值压缩图像，并求压缩前后能量百分比和零系数成分比例。
4. 读入一幅灰度图像，做如下处理：对图像加标准差为20的高斯白噪声；用db8小波对含噪图像进行3层小波分解；用ddencmp函数求全局阈值；用全局阈值去噪，并求峰值信噪比；用thselect函数求各层的阈值；用分层阈值去噪，并求峰值信噪比；比较硬阈值，软阈值和4种阈值规则在去噪中的效果。
三、程序清单与运行结果1. clcclearcloseI=imread('saturn.tif');X=im2double(I);[n,m]=size(I);[ca,ch,cv,cd]=dwt2(X,'bior2.4');figure(1)imshow([ca,10*cv;10*ch,10*cd]);Y=idwt2(ca,[],[],[],'bior2.4');figure(2)imshow(Y);MSE=sqrt(sum(sum((255*Y-X).^2))/n/m); PSNR=10*log(255^2/MSE)2.closeclearclcI=imread('saturn.tif');X=im2double(I);[n,m]=size(I);[c,s]=wavedec2(X,2,'bior2.4');a=appcoef2(c,s,'bior2.4',2);[ch,cv,cd]=detcoef2('all',c,s,2);figure(1)imshow([a,cv;ch,cd]);c1=zeros(size(c));c1(1:s(1,1)*s(1,2))=c(1:s(1,1)*s(1,2)); Y=waverec2(c1,s,'bior2.4');figure(2)imshow(Y);MSE=sqrt(sum(sum((255*Y-X).^2))/n/m); PSNR=10*log(255^2/MSE)3.closeclearclcI=imread('saturn.tif');X=im2double(I);[T,S,K]=ddencmp('cmp','wv',X);[xd,cxd,lxd,perf0,perfl2]=wdencmp('gbl',X,'bior3.5',3,T,S,K); imshow(xd);title('全局化阈值压缩图像');figure(1)xlabel(['能量成分',num2str(perfl2),...'%','零系数成分',num2str(perf0),'%']);figure(2)[c,s]=wavedec2(X,3,'bior3.5');alpha=1.5;m=2.7*prod(s(1,:));[thr,nkeepq]=wdcbm2(c,s,alpha,m);[xd1,cx1,sxd1,perfo1,perfl21]=...wdencmp('lvd',c,s,'bior3.5',3,thr,'s');imshow(xd1);title('分层阈值化压缩图像');xlabel(['能量成分',num2str(perfl21),'%',...'零系数成分',num2str(perfo1),'%']);4. closeclearclcI=imread('saturn.tif');[n,m]=size(I);X=double(I);noise=20*rand(size(X));X1=uint8(X+noise);figure(1)subplot(121);imshow(I);title('原图像');subplot(122);imshow(X1);title('加噪声后的图像');X1=im2double(X1);[t,s,k]=ddencmp('den','wv',X1);[xd,cxd,lxd,perf0,perfl2]=wdencmp('gbl',X1,'db8',3,t,s,k); figure(2)imshow(xd);title('全局化阈值去噪图像');xlabel(['能量成分',num2str(perfl2),...'%','零系数成分',num2str(perf0),'%']);MSE1=sqrt(sum(sum((255*xd-X).^2))/n/m);PSNR1=10*log(255^2/MSE1)figure(3)[c,s]=wavedec2(X1,3,'db8');Thr(1)=thselect(c(prod(s(2,:))+1:4*prod(s(2,:))),'rigrsure'); Thr(2)=thselect(c(4*prod(s(2,:))+1:4*prod(s(2,:))+3*prod(s(3,:) )),'rigrsure');Thr(3)=thselect(c(4*prod(s(2,:))+3*prod(s(3,:))+1:end),'rigrsur e');thr=[Thr;Thr;Thr];[xd1,cx1,sxd1,perfo1,perfl21]=...wdencmp('lvd',c,s,'db8',3,thr,'s');imshow(xd1);title('分层阈值化去噪图像');xlabel(['能量成分',num2str(perfl21),'%',...'零系数成分',num2str(perfo1),'%']);MSE2=sqrt(sum(sum((255*xd1-X).^2))/n/m);PSNR2=10*log(255^2/MSE2)figure(4)subplot(231);C(1,:)=c.*(abs(c)>t);[xd1,cx1,sxd1,perfo1,perfl21]=...wdencmp('gbl',C(1,:),s,'db8',3,0,'s',k);imshow(xd1);title('硬阈值化去噪图像');xlabel(['能量成分',num2str(sum(abs(C(1,:))/sum(abs(c)))),'%',...'零系数成分',num2str(sum(C(1,:)==0)/length(c)),'%']);subplot(232)C(2,:)=((-1)*(c<0)+(c>=0)).*(abs(c)-t).*(abs(c)>t);[xd1,cx1,sxd1,perfo1,perfl21]=...wdencmp('gbl',C(2,:),s,'db8',3,0,'s',k);imshow(xd1);title('软阈值化去噪图像');xlabel(['能量成分',num2str(sum(abs(C(2,:))/sum(abs(c)))),'%',...'零系数成分',num2str(sum(C(2,:)==0)/length(c)),'%']);subplot(233)t1=thselect(c,'rigrsure');[xd1,cx1,sxd1,perfo1,perfl21]=...wdencmp('gbl',c,s,'db8',3,t1,'s',k);imshow(xd1);title('自适应选取阈值化去噪图像');xlabel(['能量成分',num2str(perfl21),'%',...'零系数成分',num2str(perfo1),'%']);subplot(234)t2=thselect(c,'sqtwolog');[xd1,cx1,sxd1,perfo1,perfl21]=...wdencmp('gbl',c,s,'db8',3,t2,'s',k); imshow(xd1);title('固定阈值化去噪图像');xlabel(['能量成分',num2str(perfl21),'%',...'零系数成分',num2str(perfo1),'%']); subplot(235)t3=thselect(c,'heursure');[xd1,cx1,sxd1,perfo1,perfl21]=...wdencmp('gbl',c,s,'db8',3,t3,'s',k); imshow(xd1);title('最优预测变量阈值化去噪图像');xlabel(['能量成分',num2str(perfl21),'%',...'零系数成分',num2str(perfo1),'%']);subplot(236)t4=thselect(c,'minimaxi');[xd1,cx1,sxd1,perfo1,perfl21]=...wdencmp('gbl',c,s,'db8',3,t4,'s',k); imshow(xd1);title('最小最大化阈值化去噪图像');xlabel(['能量成分',num2str(perfl21),'%',...'零系数成分',num2str(perfo1),'%']);四、实验的收获与体会成绩 指导教师日期注:请用A4纸书写，不够另附纸。
小波变换应用实验报告——去噪,融合,水印
一. 基础原理 1.小波简介小波一词由Morlet 和Grossman 在1980年代早期提出，其思想来源于伸缩平移方法。
小波分析(wavelet analysis), 或小波转换(wavelet transform)是指用有限长或快速衰减的、称为母小波(mother wavelet)的振荡波形来表示信号。
该波形被缩放和平移以匹配输入的信号。
小波变换是将时间信号展开为小波函数族的线性叠加，小波变换的核函数是小波函数，它在时间和频率域内都是局部化的。
所以，小波变化可对信号同时在时－频域内进行联合分析。
小波变换分成两个大类：离散小波变换 (DWT) 和连续小波转换 (CWT)。
两者的主要区别在于，连续变换在所有可能的缩放和平移上操作，而离散变换采用所有缩放和平移值的特定子集。
小波分析的一个重要领域就是是图像处理。
小波分解可以把小波分层次按照小波基展开，并可以根据图像的性质及给定的图像处理标准确定具体要展开到哪一级，还可以把细节分量和近似分量展开，所以小波分析常用于信号的压缩、去噪等方面，是图像处理的一个极其重要的工具。
本报告中将具体实例说明小波分解在图像中的应用。
2. 小波变换应用包括去噪，图像的压缩，图像的融合以及水印技术。
2.1去噪原理：在实际工程应用中，通常所分析的信号具有非线性，非平稳,并且奇异点较多的特点。
含噪的一维信号模型可表示为：式1其中，f(t)为真实信号，s(t)为含噪信号，e(t)为噪声， σ为噪声标准偏差。
有用信号通常表现为低频信号或是相对比较平稳。
而噪声信号通常表现为高频信号。
利用小波对含噪的原始信号分解后，含噪部分主要集中在高频小波系数中，并且，包含有用信号的小波系数幅值较大，但数目少；而噪声对应的小波系数幅值小，数目较多。
基于上述特点，可以应用门限阈值法对小波系数进行处理。
（即对较小的小波系数置为０，较大的保留或削弱），然后对信号重构即可达到消噪的目的。
在去噪方面，小波分析由于能同时在时－频域中对信号进行分析，具有多分辨分析的功能，所以在不同的分解层上有效的区分信号的突变部分和噪声，从而实现信号的消噪。
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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。
由于其具有简单而精确的特点，后来成为最有前途的图像配准算法之一。
但是相位相关方法一般需要比较大的重叠比例(通常要求配准图像之间有50%的重叠比例)，如果重叠比例较小，则容易造成平移矢量的错误估计，从而较难实现图像的配准。
基于时域的方法又可具体分为基于特征的方法和基于区域的方法。
基于特征的方法首先找出两幅图像中的特征点(如边界点、拐点)，并确定图像间特征点的对应关系，然后利用这种对应关系找到两幅图像间的变换关系。
这一类方法不直
接利用图像的灰度信息，因而对光线变化不敏感，但对特征点对应关系的精确程度依赖很大。
这一类方法采用的思想较为直观，大部分的图像配准算法都可以归为这一类。
基于区域的方法是以一幅图像重叠区域中的一块作为模板，在另一幅图像中搜索与此模板最相似的匹配块，这种算法精度较高，但计算量过大。
按照匹配算法的具体实现又可以分为直接法和搜索法两大类，直接法主要包括变换优化法，它首先建立两幅待拼接图像间的变换模型，然后采用非线性迭代最小化算法直接计算出模型的变换参数，从而确定图像的配准位置。
该算法效果较好，收敛速度较快，但是它要达到过程的收敛要求有较好的初始估计，如果初始估计不好，则会造成图像拼接的失败。
搜索法主要是以一幅图像中的某些特征为依据，在另一幅图像中搜索最佳配准位置，常用的有比值匹配法，块匹配法和网格匹配法。
比值匹配法是从一幅图像的重叠区域中部分相邻的两列上取出部分
像素，然后以它们的比值作模板，在另一幅图像中搜索最佳匹配。
这种算法计算量较小，但精度较低;块匹配法则是以一幅图像重叠区域中的一块作为模板，在另一幅图像中搜索与此模板最相似的匹配块，这种算法精度较高，但计算量过大;网格匹配法减小了块匹配法的计算量，它首先要进行粗匹配，每次水平或垂直移动一个步长，记录最佳匹配位置，然后在此位置附近进行精确匹配，每次步长减半，然后循环此过程直至步长减为0。
这种算法较前两种运算量都有所减小，但在实际应用中仍然偏大，而且粗匹配时如果步长取的太大，很可能会造成较大的粗匹配误差，从而很难实现精确匹配。
三、 实验结果
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