基于SURF算法的全景图拼接技术与实现
基于SURF特征的无人机航拍图像拼接方法
中值滤波是非线性滤波技术的一种，可用于噪声消除 以及图像增强，基本思想是将以某点（x，y）为中心的小 区域内所有像素灰度按大小顺序排列，将中间值作为（x， y）点处的灰度值，让周围像素值接近于真实值，从而消除 孤立的噪声。本文所选用的中值滤波方法在去除脉冲噪声、 椒盐噪声的同时，又能保留源图像边缘信息。 2 基于 SURF 特征的图像配准算法研究及改进
2006 年首次提出，中文名称为“加速版的具有鲁棒性的特征” 算法。SURF 是由尺度不变特征变换算法 SIFT 算法演变而 来的，SURF 算子最大特征是采用了 harr 特征以及积分图 像概念，大大提升了程序运行速度。经试验总结，SURF 算 法的运行速度比 SIFT 算法快好几倍；SURF 算法多用于计 算机视觉领域中的物体识别和 3D 重构中，SURF 特征提取 效果如 1 所示。
目前，图像配准算法中基于图像特征的研究方法成为 人们研究的热点，基于图像特征图像配准算法的核心思想 提取出图像特征，然后将多幅图像特征进行匹配，从而完 成图像配准。1988 年，Harris 和 Stephens 提出了 Harris 角 点检测算法，该算法的核心是提取待拼接图像角点特征， 通过自相关函数保证特征均匀合理，使得拼接速度大大提 升；Z.Yang 等人同样基于角点特征提出了一种利用仿射不 变量和互加权矩仿射不变量算法来对角点进行匹配，这种 算法优点在于不用建立多幅图像角点间的对应关系，缺点 是极易受到噪声影响。1999 年，Low 最先提出了 SIFT 特 征提取算法，并且在 2004 年对该算法进行了改进；该算法 首先提取待拼接图像的 SIFT 特征向量，然后对该向量进行 匹配，对图像几何变换具有较高的鲁棒性，其中包括几何 旋转、几何缩放和平移变换等。基于 SIFT 特征的图像配准 算法，在近年来成为了基于特征图像匹配的经典算法。
全景图像拼接技术综述与改进
全景图像拼接技术综述与改进概述：全景图像拼接技术是指将多张相互有重叠区域的图像通过某种算法的处理，合成为一张无缝衔接的全景图像的过程。
全景图像拼接技术在虚拟现实、摄影、地理信息系统等领域具有广泛应用。
本文将对全景图像拼接技术的原理、算法以及当前的改进方法进行综述。
一、全景图像拼接技术的原理全景图像拼接技术的实现主要包含以下几个步骤：1. 特征提取与匹配：通过检测图像中的特征点，并计算特征描述子，从而实现不同图像之间的特征匹配。
2. 图像对齐：通过特征点匹配结果，确定图像之间的相对位置关系，并进行图像的配准，使得其能够对齐。
3. 图像融合：将对齐后的图像进行融合，消除拼接边缘的不连续性，实现无缝衔接的全景图像输出。
二、当前的全景图像拼接算法1. 基于特征点的算法：例如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）算法，通过提取图像的局部特征点，并进行匹配。
这种算法能够识别出旋转、尺度和视角变化，但对于大尺度图像的拼接效果有限。
2. 基于全局变换的算法：例如全景图像的球面投影映射（Spherical Projection Mapping）算法和全景图像的柱面投影映射（Cylindrical Projection Mapping）算法。
这些算法通过将图像映射为球面或柱面，并进行参数化变换来实现图像的拼接，能够处理大尺度图像，但在局部区域的拼接上可能存在一定的失真。
3. 基于深度学习的算法：近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了重大突破。
通过使用深度卷积神经网络，如Pix2Pix和CycleGAN等模型，能够将拼接任务转化为图像到图像的转换问题，取得了较好的拼接效果。
三、全景图像拼接技术的改进方法1. 自动拼接线选取算法：采用自适应拼接线选取算法，根据特征点的分布和拼接图像的几何结构，自动选择合适的拼接线，减少拼接过程中的人工干预，提高拼接效率和准确性。
2. 拼接失真校正算法：解决基于全局变换的算法中局部区域存在的失真问题。
基于SURF特征匹配算法的全景图像拼接的开题报告
基于SURF特征匹配算法的全景图像拼接的开题报告一、研究背景及意义全景图像拼接是将多张图像拼接起来制成一张大幅面图像的技术，广泛应用于旅游、地图制作等领域，可以提供多角度的视角信息，满足人们多样化的观察需求。
随着数字摄影技术的不断发展，全景图像拼接技术也在不断完善和优化。
然而，由于室内和室外环境的复杂性和拍摄设备的限制，全景图像的拼接困难程度较大，尤其是在拼接后的图像边缘处的匹配和平滑过渡方面存在一定的难点和挑战。
为了解决这些问题，研究者们提出了许多全景图像拼接算法。
其中，基于特征匹配的全景图像拼接算法是一种较为常用的方法。
该方法可以自动提取图像中的特征，并将其匹配到相邻图像中的相应特征上，从而实现图像的平滑过渡。
SURF特征匹配算法是一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法的改进。
该算法包括了高斯差分算法、图像积分算法和方向分布直方图等步骤，适用于图像匹配和全景图像拼接等多个领域。
相比于其他特征提取算法，该算法具有计算速度快，匹配效果好等优点，因此被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。
因此，本文将探索基于SURF特征匹配算法的全景图像拼接方法，旨在提高图像拼接的效率和准确度。
该研究对于加快全景图像拼接技术的实际应用具有一定的意义和价值。
二、研究方法和步骤1.数据采集和预处理采集相关数据集，如室内或室外环境下的多张图像，并进行预处理和修正，包括旋转、裁剪、去除噪声和调整亮度等操作。
2. SURF特征提取和描述子生成利用SURF算法提取图像中的SURF特征，并生成SURF特征描述子，可用于后续的特征匹配。
3. 特征匹配采用SURF特征描述子对相邻图像进行匹配，使用RANSAC算法排除误匹配点，进一步提高匹配精度。
4. 全景图像拼接采用图像融合算法将匹配后的图像进行全景拼接，并进行图像的平滑过渡，使得拼接后的图像具有较好的连续性和真实性。
5. 实验结果分析对于拼接后的全景图像进行质量分析，包括图像清晰度、配准精度和图像处理效果等方面。
基于SURF的图像配准与拼接技术研究共3篇
基于SURF的图像配准与拼接技术研究共3篇基于SURF的图像配准与拼接技术研究1近年来，图像配准与拼接技术已经成为了数字图像处理的重要研究方向之一。
在许多应用领域中，例如遥感影像、医学影像、三维建模等，图像配准与拼接技术已经得到了广泛的应用。
随着计算机视觉技术的不断发展，图像配准与拼接技术也在不断的完善和提高。
其中一种最具有代表性的图像配准与拼接技术就是基于SURF的图像配准与拼接技术。
SURF（Speeded-Up Robust Features）是一种高效的图像特征提取算法，它可以在保证特征点数量和质量的同时，提高提取速度。
利用SURF算法提取的特征点几乎不受图像缩放、旋转、平移等变换的影响，具有较好的鲁棒性和准确性。
基于SURF算法的图像配准与拼接技术，可以较好地解决图像缩放、旋转、平移等问题，为数字图像处理提供了更好的技术保障。
在基于SURF的图像配准与拼接技术中，首先需要选取参考图像和待配准图像。
然后，利用SURF算法对两幅图像提取特征点，并进行特征点匹配。
通过对特征点的匹配，可以找到两幅图像之间的几何变换关系。
接下来，可以利用图像配准技术对待配准图像进行校正对准，从而使其与参考图像达到一致。
最后，可以利用图像拼接技术将校正后的待配准图像与参考图像进行拼接，得到最终的拼接结果。
其中，特征点匹配是图像配准与拼接的关键步骤之一。
SURF算法的特征点匹配策略使用的是一种特殊的描述子匹配算法——KD树。
KD树是一种数据结构，在高维空间中构建KD树，可以实现高效的最近邻搜索。
通过KD树可以快速地找到两幅图像中距离最近的特征点，并将其匹配起来。
通过特征点的匹配，可以计算出两幅图像之间的变换关系，并对待配准图像进行校正对准。
除了特征点匹配外，还有一些其他的关键步骤也需要注意。
例如，在图像配准中，需要对待配准图像进行坐标转换，从而使得其与参考图像的坐标系一致。
在图像拼接中，需要实现拼接过程中的图像去重、光照一致性等问题。
基于SURF特征匹配的图像拼接算法
710129) ( 西北工业大学 电子信息学院 Байду номын сангаас息获取与处理陕西省重点实验室 , 陕西 西安
摘要: 提出了一种了基于 SURF ( speed up robust features) 特征匹配的图像拼接算法 。 SURF 方法是一种 快速且鲁棒性较好的特征提取算法, 用该算法提取图像特征后, 使用改进 BBF ( best b in f irst) 的快速匹 配算法来寻找图像间的匹配点; 用 L M 算法对单应性矩阵进行优化时, 本文提出使用梯度误差函数增 强对光照变化的鲁棒性; 最后采用多分辨率融合方法进行图像融合, 有效地消除了拼接痕迹, 并保持较 高的分辨率 。实验结果验证了该算法的高效性 , 对存在旋转、 尺度缩放、 视角以及光照变化的图像都具 有良好的效果。 关键词 : SURF 特征匹配; 单应性矩阵 ; 图像拼接 ; 多分辨率融合 中图分类号 : TP391 文献标识码: A 文章编号: 1000- 8829( 2010) 10- 0027- 05
收稿日期 : 2009- 12- 21 作者简介 : 刘奇 ( 1985 ), 男 , 山东济宁人 , 硕士研究生 , 主要研 究方向为图像处理 、 计算机视觉 、 生物医学传感 器技术 ; 何明一 ( 1958 ), 男 , 四川人 , 教授 , 博 士生导 师 , 实验 室主 任 , 主 要研 究方向为信息获取 、 处理与传输技术 、 光电探测 与图像处 理 、 智 能信息处理以及三维 测量技术 。
的应用。基于特征的图像拼接重点在于特征提取, 其 中由 L ow e 等人提出的 SIFT 算法是目前该领域比较流 行的方法, 在图像配准、 图像拼接、 检索等领域被广泛 采用 。但 SIFT 算法也存在着检测和匹配速度慢、 对视角变化 较敏 感等 缺点。为 此有 人提 出了 PCA [ 6] S IFT 和 GLOH 等改进算法, 但效果不太理想 。近年 [ 7] 来由 Bay 等人提出的 SURF 算法 , 除在可重复性和 鲁棒性方面优于现有方法外, 还能够获得较快的计算 速度, 因此在实时物体识别、 图像检索、 图像拼接等方 面有较大的应用价值。 本文提出一种基于 SURF 特征匹配的图像拼接算 法 , 首先使用 SURF 算 法进行特 征提取 , 使用改 进的 BBF快速匹配算法得到图像间的初始匹配点; 然后使 用 RANSAC 算法剔除误匹配, 并提出新的非线性优化 方法求解单应性矩阵 , 对图像进行变换和配准 ; 最后使
基于SURF的序列图像快速拼接方法
杨 云涛 ， 莹 ， 毓 ， 冯 曹 陈运锦
（ 国防科 学技 术大 学 光 电科 学与工程 学 院， 南 长沙 ４ ０ ７ ） 湖 １ ０ ３
摘 要： 针对车载 摄像平 台的序列 图像拼 接问题 ， 提出一种基 于 Ｓ Ｒ Ｕ Ｆ的 序列 图像快 速 拼接 方法 。首先 ， 对经 预处 理后 的
（ ｏｌ ｅｏ ｐｏ ｌ ｔ ｎ ｃ ｎ ｅａ ｄ Ｅ ｇｎ ｅ ｎ ， ａｉ ａ Ｕ ｉｅｓ ｙｏ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｔ ｅ ｒ ｉ Ｓ ｉ ｃ ｎ ｎ ｉｅ ｒ ｇ Ｎ ｔ ｎ ｌ ｎｖ ｒ ｔ ｆ ｅ Ｏ ｅ ｃｏ ｃ ｅ ｉ ｏ ｉ
Ｄｅｅ ｓ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｆｎｅＴ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｃｈ ｎ ｓ ａ４ ０ ７ ａ ｇｈ １ ０ ３，Ｃ ｉａ ｈｎ ）
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａ ａ ｔ ｔｏ ａ ｅ ｎ ＳＵＲＦ ｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｇ ｅ ｕ ｎ ｅ ｓ ｃ ｏ ｅ ｉ ｌ ａｉ ｒ ｌｔｏ ｍ． Ｆ ｒ ｔ ＵＲＦ ａ Ｕｅ ｒ ｓｒ ｃ ： ｆ ｓ ｈ ｄ ｂ ｄ ｏ ｍｅ ｓ ｓ ｒ ｐ ｓ ｄ ｆ ｒｉ ｍａ ｅ ｓ ｑ ｅ ｃ ｓ ｍｏ ａ ｆ ｖ ｈ ｃｅ ｃ ｌ ｅ ａ ｐ ａｆ ｒ ｉ ｌ ｉｓ ．Ｓ ｉ ｃｆ ｓ ａ ｅ
基于特征匹配的全景图像拼接
研究内容与论文结构
1 研究意义
2
图像拼接理论及算法研究
3
全景图生成实现及实验结果分析 未来工作展望
一、研究意义
图1.1 日常拍照
图1.2 航拍
图像拼接技术可以将普通相机拍摄的若干幅具有一 定重叠区域的小视域图片进行拼接，得到高清晰度的宽 视角图片，并且看不出拼接痕迹。
研究意义
图像 输入 建立 金字 塔 提取 局部 极值 计算 特征 点方 向 提取 特征 矢量 特 征 输 出
SURF特征提取原理图
SURF特征提取效果图
2.2 基于SURF特征的图像配准原理
利用最近邻搜索法进行特征粗匹配
SURF特征粗匹配效果图
2.2 基于SURF特征的图像配准原理
3、匹配对提纯及变换参数估计
图1.3 指纹识别
图1.4 医学图像分析
图1.5 军事监控
从上述在各个领域图像拼接技术所起的重要作用，我们可 以看出它的发展前景是很可观的，因此，对它的研究有着很重 要的现实意义。
二、图像拼接理论及算法研究
1 图像拼接基本原理 基于SURF特征的图像配准 图像融合原理及实现
2
3
2.1 图像拼接基本原理
3.1全景图生成流程
本文实现图像拼接的具体流程如下所示：
输入图像 估 算 变 换 参 数 焦距 是否存 是 估计 在有效 和图 匹配图 片排 像 序 否 剔除干扰图片
. . .
输入图像
特 征 提 取
特 征 匹 配
柱 面 投 影
图 像 融 合
图 像 拼 接
全景图生成流程图
3.2 全景图合成实验及结果分析
拉普拉斯金字塔原理
高斯塔顶层 Reduce 高斯塔2层 Reduce 高斯塔1层 Reduce 高斯塔底层 Expand + 拉氏塔顶层
图像处理中的图像拼接算法分析与设计
图像处理中的图像拼接算法分析与设计图像拼接是图像处理领域中一项重要的技术，可以将多幅图像拼接成全景图像、大场景图像或高分辨率图像。
本文将对图像拼接算法进行深入分析与设计，介绍常用的图像拼接算法，包括特征点匹配、图像融合和图像校正等步骤。
1. 特征点匹配特征点匹配是图像拼接算法中的关键步骤之一，它通过寻找两幅图像之间的共同的特征点来实现图像对齐。
常用的特征点匹配算法包括SIFT、SURF和ORB等。
SIFT（尺度不变特征变换）算法是一种局部不变的特征描述子算法。
它通过检测局部的极值点，并提取出这些局部特征。
然后，通过计算特征点周围区域的图像梯度，得到特征点的方向信息。
最后，通过特征点周围区域的自适应尺度空间，生成特征向量表示。
SURF（加速稳健特征）算法是一种基于Hessian矩阵的特征描述子算法。
它通过计算图像上的特征点的Hessian矩阵，找到极值点，并生成特征向量。
SURF算法对旋转、尺度变化和亮度变化具有较好的不变性。
ORB（旋转不变二进制）算法是一种二进制特征描述子算法。
它将图像进行金字塔尺度空间变换，并使用FAST特征点检测器检测关键点。
然后，通过构建特征描述子，将每个特征点的周围区域划分为若干个方向以及尺度的网格，并计算二进制描述子。
2. 图像融合图像融合是指将特征点匹配后的图像进行无缝拼接，使拼接后的图像看起来自然平滑。
常用的图像融合算法包括线性混合、多频段融合和全局优化等。
线性混合是最简单的图像融合算法，它将两幅图像按照一定的权重进行线性加权混合。
权重可以根据特征点匹配的准确度来确定，使得特征点匹配准确的区域权重较大，特征点匹配不准确的区域权重较小。
多频段融合是一种将两幅图像按照不同的频率分解为多个子带，然后将对应的子带进行融合，最后将融合后的子带进行合成的算法。
通过这种方式，可以更好地保留图像的细节和平滑度。
全局优化是一种通过最小化拼接区域的能量函数来实现图像融合的算法。
能量函数可以由特征点匹配的误差、图像亮度的一致性等因素组成。
OpencvSift和Surf特征实现图像无缝拼接生成全景图像
OpencvSift和Surf特征实现图像⽆缝拼接⽣成全景图像Sift和Surf算法实现两幅图像拼接的过程是⼀样的，主要分为4⼤部分：1. 特征点提取和描述2. 特征点配对，找到两幅图像中匹配点的位置3. 通过配对点，⽣成变换矩阵，并对图像1应⽤变换矩阵⽣成对图像2的映射图像4. 图像2拼接到映射图像上，完成拼接过程1、2、3没啥好说的了，关键看看步骤4中的拼接部分。
这⾥先采⽤⽐较简单⼀点的拼接⽅式来实现：1. 找到图像1和图像2中最强的匹配点所在的位置2. 通过映射矩阵变换，得到图像1的最强匹配点经过映射后投影到新图像上的位置坐标3. 在新图像上的最强匹配点的映射坐标处，衔接两幅图像，该点左侧图像完全是图像1，右侧完全是图像2这⾥拼接的正确与否完全取决于特征点的选取，如果选取的是错误匹配的特征点，拼接⼀定失败，所以这⾥选了排在第⼀个的最强的匹配点，作为拼接点。
测试⽤例⼀原图1：测试⽤例⼀原图2：Sift拼接效果：Surf拼接效果：本例中最强匹配点的位置在图中红⾊⼩汽车附近，可以看到有⼀条像折痕⼀样的线条，这个就是两个图⽚的拼接线，可以看到有⼀条像折痕⼀样的线条，这个就是两个图⽚的拼接线，并且如果图1和图2在拼接处的光线条件有变化的还，拼接后在衔接处左右就会显得很突兀，如Surf拼接中。
拼接效果Sift貌似要⽐Surf好⼀点。
测试⽤例⼆原图1：测试⽤例⼆原图2：Sift拼接效果：Surf拼接效果：以下是Opencv实现：#include "highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"#include "opencv2/legacy/legacy.hpp"using namespace cv;//计算原始图像点位在经过矩阵变换后在⽬标图像上对应位置Point2f getTransformPoint(const Point2f originalPoint,const Mat &transformMaxtri);int main(int argc,char *argv[])Mat image01=imread(argv[1]);Mat image02=imread(argv[2]);imshow("拼接图像1",image01);imshow("拼接图像2",image02);//灰度图转换Mat image1,image2;cvtColor(image01,image1,CV_RGB2GRAY);cvtColor(image02,image2,CV_RGB2GRAY);//提取特征点SiftFeatureDetector siftDetector(800); // 海塞矩阵阈值vector<KeyPoint> keyPoint1,keyPoint2;siftDetector.detect(image1,keyPoint1);siftDetector.detect(image2,keyPoint2);//特征点描述，为下边的特征点匹配做准备SiftDescriptorExtractor siftDescriptor;Mat imageDesc1,imageDesc2;pute(image1,keyPoint1,imageDesc1);pute(image2,keyPoint2,imageDesc2);//获得匹配特征点，并提取最优配对FlannBasedMatcher matcher;vector<DMatch> matchePoints;matcher.match(imageDesc1,imageDesc2,matchePoints,Mat());sort(matchePoints.begin(),matchePoints.end()); //特征点排序//获取排在前N个的最优匹配特征点vector<Point2f> imagePoints1,imagePoints2;for(int i=0;i<10;i++){imagePoints1.push_back(keyPoint1[matchePoints[i].queryIdx].pt);imagePoints2.push_back(keyPoint2[matchePoints[i].trainIdx].pt);}//获取图像1到图像2的投影映射矩阵，尺⼨为3*3Mat homo=findHomography(imagePoints1,imagePoints2,CV_RANSAC);Mat adjustMat=(Mat_<double>(3,3)<<1.0,0,image01.cols,0,1.0,0,0,0,1.0);Mat adjustHomo=adjustMat*homo;//获取最强配对点在原始图像和矩阵变换后图像上的对应位置，⽤于图像拼接点的定位Point2f originalLinkPoint,targetLinkPoint,basedImagePoint;originalLinkPoint=keyPoint1[matchePoints[0].queryIdx].pt;targetLinkPoint=getTransformPoint(originalLinkPoint,adjustHomo);basedImagePoint=keyPoint2[matchePoints[0].trainIdx].pt;//图像配准Mat imageTransform1;warpPerspective(image01,imageTransform1,adjustMat*homo,Size(image02.cols+image01.cols+10,image02.rows));//在最强匹配点的位置处衔接，最强匹配点左侧是图1，右侧是图2，这样直接替换图像衔接不好，光线有突变Mat ROIMat=image02(Rect(Point(basedImagePoint.x,0),Point(image02.cols,image02.rows)));ROIMat.copyTo(Mat(imageTransform1,Rect(targetLinkPoint.x,0,image02.cols-basedImagePoint.x+1,image02.rows)));namedWindow("拼接结果",0);imshow("拼接结果",imageTransform1);waitKey();return 0;}//计算原始图像点位在经过矩阵变换后在⽬标图像上对应位置Point2f getTransformPoint(const Point2f originalPoint,const Mat &transformMaxtri){Mat originelP,targetP;originelP=(Mat_<double>(3,1)<<originalPoint.x,originalPoint.y,1.0);targetP=transformMaxtri*originelP;float x=targetP.at<double>(0,0)/targetP.at<double>(2,0);float y=targetP.at<double>(1,0)/targetP.at<double>(2,0);return Point2f(x,y);}对于衔接处存在的缝隙问题，有⼀个解决办法是按⼀定权重叠加图1和图2的重叠部分，在重叠处图2的⽐重是1，向着图1的⽅向，越远离衔接处，图1的权重越来越⼤，图2的权重越来越低，实现平稳过渡。
基于SURF算法的实时拼接研究
基于SURF算法的实时拼接研究基于SURF算法的实时拼接研究摘要：图像拼接是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它可以将多幅图像无缝地拼接在一起，以形成一个更大的视觉场景。
本文主要研究了基于SURF算法的实时图像拼接技术。
首先介绍了SURF算法的原理和特点，然后详细讨论了SURF算法在图像匹配和特征点提取上的应用。
接着，提出了一种基于SURF算法的实时图像拼接方法，并进行了实验验证。
最后，对实验结果进行了分析和讨论，并展望了该技术在实际应用中的潜力。
1. 引言在计算机视觉中，图像拼接是一个热门的研究领域，它主要涉及将多个相机或者同一个相机的不同视角下拍摄的图像拼接在一起，以形成一个更大的视觉场景。
图像拼接技术在航空航天、地理测绘、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。
然而，实时图像拼接一直是一个挑战，因为它需要快速准确地检测和匹配特征点，并且进行高效的图像融合。
2. SURF算法原理和特点SURF（Speeded Up Robust Features）算法是一种用于图像特征点检测和描述的快速和鲁棒的方法，它基于稳定的尺度空间极值检测和快速的特征描述子构建。
相比于传统的SIFT算法，SURF算法具有更快的计算速度和更好的尺度不变性。
3. SURF算法在图像匹配和特征点提取上的应用图像匹配是图像拼接中的核心问题之一，而特征点的提取是图像匹配的基础。
本节主要介绍了SURF算法在图像匹配和特征点提取上的应用。
在图像匹配中，SURF算法通过计算特征向量之间的欧氏距离，得到两幅图像的匹配对。
而在特征点提取中，SURF算法通过计算Hessian矩阵的行列式来检测稳定的尺度空间极值点，并根据主曲率方向计算特征点的唯一描述子。
4. 基于SURF算法的实时图像拼接方法在本节中，我们提出了一种基于SURF算法的实时图像拼接方法。
首先，对输入图像进行SURF特征点提取和描述子计算。
然后，通过匹配特征点对来确定图像之间的对应关系。
基于SURF算法的声纳图像拼接方法
基于SURF算法的声纳图像拼接方法针对水下机器人采集的声纳图像检测范围较小的问题，文章提出了一种基于SURF的声纳图像拼接算法。
首先，对采集的声纳图像进行一定的预处理，去除噪声并调整声纳图像的对比度；其次，对处理后的图像提取SURF特征点；然后，利用得到的特征点对求解单应矩阵并进行坐标映射；最后，对拼接图像进行图像融合。
实验表明：该算法在含有较多特征点的声纳图像中具有较好的精度，实时性也较好。
标签：机器人；声纳；图像1 引言图像配准和图像融合是图像拼接的2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[1]。
本文针对声纳图像拼接应满足实时性要求这一条件，提出了一种基于SURF[3]的声纳序列图像拼接方法，图1为该算法的基本流程。
图1 基于SURF算法的声纳序列图像拼接流程2 图像预处理图像预处理是特征提取的基础，预处理结果的好坏将影响特征提取的效果，因此为了完成水下声纳图像目标特征的提取任务，要对图像进行必要的预处理。
基于声纳图像具有较强的高斯噪声，信噪比较低的特点，应对声纳图形进行图像去噪。
本文采取高斯平滑算法，高斯平滑能较好的去除高斯噪声[2]。
针对声纳图像分辨率比较低的问题，本文采用灰度拉伸算法改善图像的对比度。
通过对比度拉伸可增强图像中监测目标的特征信息。
3 基于SURF的特征点检测与描述本文结合声纳图像的特点，将SURF特征检测算法引入到声纳图像拼接过程中，实现特征点的自动提取。
该算法是由Herbert Bay、Tinne Tuytelaars和Luc Van Gool所提出来的一种特征检测算法。
基于SURF的特征提取算法具体实现步骤如下：（1）将声纳图像转换成积分图像。
对于积分图像中某点X，X=X（x，y），该点的值用I？撞（X）表示计算如公式（1）所示。
（1）（2）利用Hessian矩阵计算图像的兴趣点。
一种基于SURF特征的图像拼接方法
用具有鲁棒性的 Ｋ Ａ ＮＳ Ａ Ｃ算法去除错 匹配， 获得 图像之间的变换关 系矩阵 ， 最后采用加权的渐进渐出
融合 算 法 消除拼接 接缝 。 实验 结果 表 明 ， 本 文方 法在 满足精 度要 求的 同 时 ， 提 高 了处 理速 度 。
一
～
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惫丽 了 器
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种 基 于 ＳＵＲＦ特 征 的 图像 拼 接 方 法
刘 熙 ，魏 丽 芳 （ １ 福 州 大学至 诚 学院 学 计算机 与信 息学 院 福 建 福 州 ３ ５ ０ ０ ０ ２ ）
【 摘 要】 ： 为了提 高图像拼接方法的性能和适用性 ， 提 出一种基 于改进尺度不变特征 Ｓ ＵＲ Ｐ的图
（ ２ ）
按 照（ ２ １ 式 对 图像 中的每 个 点求 取 响应 并 记 录 ， 得
可 以 根据 图像拼 接 要考 虑 的 问题 ， 同 时提 高 图像 拼接 到 尺度 上 的响 应 图 。通 过 扩大 矩 形框 的大小 ， 然 后 与 图像 Ｉ 进行 卷 积 ， 方法 的性 能 ， 本 文 提 出一 种基 于 改进 的尺度 不 变 特 征 获 得不 同尺 度 的滤波 器模 板 ，
１ ． １特 征提 取 与描述
为 半径 建立 一个 圆形 区域 ， 计算 ｘ 、 Ｙ方 向 的 Ｈ ａ ａ ｒ 小波
ａ ａ ｒ 小 波 Ｓ Ｕ Ｒ Ｆ继承 了尺度 不变 特 征 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ（ （ ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ｉ ｎ ｖ ａ ｒ ｉ ａ ｎ ｔ 响应 。在 圆心 角 为 ３的扇 形 区 域 内计算 Ｈ 取长 度 ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ） 算法 高 的特 征 重复 性和 匹配 可靠 性 ， 并 响应 的加权 和 。 以该 扇 形遍 历 整个 圆形 区域 ， 利用不同尺度的箱式滤波器似代替高斯滤波 与原图 最 大 的 向量 作 为关键 点所 对 应 的方 向 。
一种基于SURF算法的图像拼接方法[发明专利]
![一种基于SURF算法的图像拼接方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/cc66ea8464ce0508763231126edb6f1aff007103.png)
(10)申请公布号(43)申请公布日 (21)申请号 201511027879.X(22)申请日 2015.12.30G06T 3/40(2006.01)G06T 3/00(2006.01)(71)申请人哈尔滨工业大学地址150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号(72)发明人马琳 贾彤 谭学治(74)专利代理机构哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109代理人杨立超(54)发明名称一种基于SURF 算法的图像拼接方法(57)摘要一种基于SURF 算法的图像拼接方法，涉及图像处理技术领域。
本发明为了解决采用SIFT 算法和Harris 角点算法存在特征点提取速度慢，而且鲁棒性低，致使图像拼接处理效果不理想的问题。
应用Matlab 对工业摄像头进行驱动，完成摄像头的标定，以使用摄像头进行视频录制；应用灰色世界法，对所录制视频中每一帧的图像进行白平衡的调节；应用SURF 算法，对白平衡调节后的同时刻录制的两张照片进行特征点提取；应用RANSAC 算法，将已经标出特征点的两张图像进行误匹配特征点对剔除；采用插值运算，将经RANSAC 算法处理后的图像拼接在一起，完成图像拼接，获得视角更大的图像。
本发明尤其是适用于工业摄像头平台下的图像拼接。
(51)Int.Cl.(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请权利要求书2页 说明书5页 附图2页CN 105608671 A 2016.05.25C N 105608671A1.一种基于SURF算法的图像拼接方法，其特征在于，所述方法的实现过程为：步骤一：应用Matlab对工业摄像头进行驱动，完成摄像头的标定，以使用摄像头进行视频录制；步骤二：应用灰色世界法，对所录制视频中每一帧的图像进行白平衡的调节；步骤三：应用SURF算法，对白平衡调节后的同时刻录制的两张照片进行特征点提取；步骤四：应用RANSAC算法，将已经标出特征点的两张图像进行误匹配特征点对剔除；步骤五：采用插值运算，将经RANSAC算法处理后的图像拼接在一起，完成图像拼接，获得视角更大的图像。
全景拼合算法
全景拼合算法全景拼合算法是一种将多张部分重叠的图像拼接成一张完整的全景图的技术。
它在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用，例如在虚拟现实、地图制作、旅游景点展示等方面都有着重要的作用。
全景拼合算法的实现主要包括以下几个步骤：1. 特征提取与匹配：首先需要对输入的多张图像进行特征提取，常用的特征包括SIFT、SURF等。
提取到的特征点可以描述图像中的局部信息。
然后通过匹配算法找到不同图像中对应的特征点。
2. 相机姿态估计：根据特征点的匹配关系，可以估计出相机在不同图像中的位置和姿态。
常用的方法有RANSAC、最小二乘等。
3. 图像配准：在估计出相机姿态后，需要将图像进行配准，即将不同图像中的重叠区域进行对齐。
常用的配准方法有相位相关、互信息等。
4. 图像融合：在完成图像配准后，需要将不同图像中的像素进行融合，以得到一张完整的全景图。
常用的融合方法有加权平均、多重分辨率融合等。
5. 图像修复：由于在图像拼接过程中可能会出现拼接缝隙、图像畸变等问题，需要进行图像修复，以提高全景图的质量。
常用的修复方法有泊松重建、图像修补等。
全景拼合算法的核心是特征提取和匹配，通过对图像中的特征点进行匹配，可以准确地估计出相机在不同图像中的位置和姿态。
然后通过配准和融合等步骤，将图像拼接成一张完整的全景图。
在实际应用中，全景拼合算法还会面临一些挑战，例如光照变化、运动物体、镜头畸变等问题。
为了解决这些问题，研究者们提出了许多改进的方法，比如多视角几何、图像融合技术、镜头校正等。
全景拼合算法是一项复杂而有趣的技术，它可以将多张图像拼接成一张完整的全景图，为我们提供了更加广阔的视野。
随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，相信全景拼合算法将会在更多领域中得到应用，并给我们带来更多的惊喜和便利。
利用图像处理技术实现图像拼接的最佳实践
利用图像处理技术实现图像拼接的最佳实践图像拼接是一种将多张图像合并为一张较大的图像的技术。
利用图像处理技术实现图像拼接可以广泛应用于全景照片、医学影像、无人机航拍等领域。
本文将介绍一种最佳实践，用于实现高质量的图像拼接。
图像拼接的基础是特征提取与匹配。
在这个过程中，可以使用一些常见的计算机视觉算法，例如SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征）来对每张图像提取特征点。
这些特征点包含了图像的关键信息，可以在不同图像间进行匹配，从而实现图像拼接。
特征匹配是图像拼接中最重要的一步。
一种常用的方法是基于特征点的配对进行匹配。
通过比较特征点间的距离和角度，可以找到在不同图像间对应的特征点。
再根据这些特征点的位置关系，进行图像的对齐和拼接。
在进行特征匹配时，需要考虑到特征点间的尺度和旋转差异。
如果特征点在不同图像间存在较大的尺度和旋转变化，单纯的特征匹配可能会出现较大的误差。
因此，可以应用RANSAC（随机一致性）算法去除错误匹配的特征点，进一步提高匹配的准确性。
完成特征匹配后，可以进行图像的对齐。
图像对齐是将匹配的特征点对应的图像进行平移、旋转等变换，使得它们在同一个坐标系下对齐。
这一步可以通过计算图像间的变换矩阵来实现。
常用的算法有RANSAC和最小二乘法等。
一旦完成了对齐，便可以进行图像拼接。
最常用的拼接方法是通过图像融合来实现。
通过将不同图像的像素按照一定的权重进行加权平均，可以使得图像在拼接区域内呈现平滑的过渡效果。
还可以采用多频段融合、色彩校正等技术来进一步提高拼接的质量。
在进行图像拼接时，还需要注意一些常见的问题。
例如，由于图像拍摄时可能会存在透视变换，因此需要对图像进行透视校正。
光照变化、噪声等也会对图像拼接造成影响。
对于这些问题，可以进行预处理，例如去噪、曝光校正等。
总之，利用图像处理技术实现图像拼接的最佳实践包括特征提取与匹配、特征点对齐与消除误匹配、图像对齐、图像融合等步骤。
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计算机程与设计
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基于 Ｓ Ｕ Ｒ Ｆ 算法的全景图拼接技术研究与实现
宋延爽 ， 耿 楠 ＋
（ ） 西北农林科技大学 信息工程学院 ， 陕西 杨凌 ７ １ ２ １ ０ ０
摘 要 ： 针对云台网络摄像机监控系统 ， 提出一种基于摄像机视频流 的 全 景 图 生 成 算 法 ， 以 构 建 更 大 的 监 控 场 景 。 根 据 帧 ，加速鲁棒性特 间重叠区域的大小选取关键帧 ， 进行柱面投影 ， 利用计算性 能 优 越 的 Ｓ ＵＲ Ｆ（ Ｓ ｅ ｅ ｄ ｅ ｄ Ｕ Ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ Ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｐ ｐ 征 ） 算法对所选取的关键帧进行特 征 点 提 取 ， 使 用 基 于 哈 希 映 射 的 特 征 点 匹 配 算 法 加 快 特 征 点 的 匹 配 ， 并 结 合 Ｒ ＡＮ Ｓ Ａ Ｃ （ ， 随机抽样一致 ） 算法剔除误匹 配 ， 估 计 关 键 帧 之 间 的 变 换 关 系 。 实 验 结 果 表 明 ， 该 方 法 能 Ｒ ＡＮ ｄ ｏ ｍ Ｓ Ａｍ ｌ ｅ Ｃ ｏ ｎ ｓ ｅ ｎ ｓ ｕ ｓ ｐ 较好实现视频序列的快速拼接 ， 鲁棒性强 ， 具有较高的实用价值 。 关键词 ： 视频拼接 ； 关键帧 ； 快速鲁棒特征算法 ； 图像配准 ； 全景视频 ）１ 中图法分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ ９ 文献标识号 ：Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ０ ７ ０ ２ ４（ ２ ０ １ ２ ２ ４ ６ ４ ７ ０ ５ － － －
： Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｂ ｕ ｉ ｌ ｄ ａ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ Ｃ ａ ｍ ｅ ｒ ａ ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｉ ｌ ｌ ａ ｎ ｃ ｅ ｓ ｓ ｔ ｅ ｍ， ａｐ ａ ｎ ｏ ｒ ａ ｍ ａ ｍ ｏ ｓ ａ ｉ ｃ ａ ｌ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｖ ｉ ｄ ｅ ｏ ｓ ｅ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ｃ ａ － ｙ ｇ ｑ ｐ ， ｔ ｕ ｒ ｅ ｄ ｂ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ Ｃ ａ ｍ ｅ ｒ ａ ｉ ｓ ｒ ｏ ｏ ｓ ｅ ｄ ． Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｓ ｋ ｅ ｆ ｒ ａ ｍ ｅ ｓ ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｚ ｅ ｏ ｆ ｏ ｖ ｅ ｒ ｌ ａ ｉ ｎ ａ ｒ ｅ ａ ｂ ｅ ｔ ｗ ｅ ｅ ｎ ｙ ｐ ｐ ｙ ｇ ｙ ｇ ｐ ｐ ｇ ， ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｒ ｏ ｅ ｃ ｔ ｓ ｆ ｒ ａ ｍ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｋ ｅ ｆ ｒ ａ ｍ ｅ ｓ ｔ ｏ ｃ ｌ ｉ ｎ ｄ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ｓ ｅ ａ ｒ ａ ｔ ｅ ｌ ． Ｔ ｈ ｅ ｎ ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｎ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈ ｅ ｋ ｅ ｆ ｒ ａ ｍ ｅ ｓ ｕ ｓ ｅ ｓ Ｓ ＵＲ Ｆ ｐ ｊ ｙ ｙ ｐ ｙ ｇ ｙ ｗ ｉ ｔ ｈ ｓ ｕ ｅ ｒ ｉ ｏ ｒ ｃ ｏ ｍ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｎ ｃ ｅ ． Ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｍ ａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ｓ ｅ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｕ ｓ ｅ ｓ ａ ｍ ａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｐ ｐ ｐ ｇ ｐ ｇ ｇ ， ｏ ｎ ｒ ｏ ｒ ｅ ｓ ｓ ｈ ａ ｓ ｈ ｍ ａ ｉ ｎ ｔ ｏ ａ ｃ ｃ ｅ ｌ ｅ ｒ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｍ ａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ａ Ｒ ＡＮ Ｓ Ａ Ｃ ａ ｌ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｅ ｌ ｉ ｍ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｏ ｕ ｔ ｌ ｉ ｅ ｒ ｓ ａ ｎ ｄ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍ ａ ｔ ｅ ｐ ｇ ｐ ｐ ｇ ｇ ｇ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ｅ ｔ ｗ ｅ ｅ ｎ ｋ ｅ ｆ ｒ ａ ｍ ｅ ｓ ． Ｅ ｘ ｅ ｒ ｉ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｉ ｓ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｗ ｉ ｔ ｈ ｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ ｎ ｅ ｓ ｓ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ａ ｒ ａ ｍ ｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｔ ｈ ｅ ｙ ｐ ｇ ｐ ｆ ａ ｓ ｔ ｍ ｏ ｓ ａ ｉ ｃ ｏ ｆ ｖ ｉ ｄ ｅ ｏ ｆ ｒ ａ ｍ ｅ ｓ ｅ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｈ ａ ｓ ｈ ｉ ｈ ｌ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｂ ｌ ｅ ｉ ｎ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ｅ ． ｑ ｇ ｙ ｐ