二维图像拼接技术

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如何利用图像处理技术实现图像拼接

如何利用图像处理技术实现图像拼接图像拼接是指将多个不完整或局部的图像拼接在一起，以生成一张完整的图像。

图像拼接技术在计算机视觉和图形学领域中得到广泛应用，可以用于实现全景图像、卫星地图、医学影像等各种应用场景。

利用图像处理技术实现图像拼接主要包括以下几个步骤：特征提取、特征匹配、几何校正和图像融合。

特征提取是图像拼接的关键步骤之一。

特征提取是为了提取图像中具有代表性和稳定性的特征点或者特征描述子，以用于后续的特征匹配。

常见的特征提取方法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。

接下来是特征匹配。

特征匹配是为了找到两幅图像中对应的特征点，从而建立它们之间的几何关系，为后续的几何校正做准备。

特征匹配方法可以根据特征描述子的相似度、几何关系和一致性进行选择。

常见的特征匹配算法包括FLANN（快速库近似最近邻搜索）和RANSAC（随机抽样一致性）等。

几何校正是指通过对图像进行变换和旋转，将特征匹配后的图像对准。

在几何校正过程中，需要计算图像之间的旋转和平移变换矩阵。

对于大规模的图像拼接任务，可能需要考虑相机畸变校正和透视变换等问题。

几何校正方法包括仿射变换和透视变换等。

最后是图像融合。

图像融合是将拼接后的图像进行混合和平滑处理，使得拼接的边界平滑自然，达到无缝融合的效果。

图像融合方法主要包括线性混合、多分辨率融合和优化算法等。

通过合理选择图像融合方法，可以获得更好的拼接效果。

除了以上步骤，还可以通过一些先进的技术来提升图像拼接效果。

例如，利用深度学习可以提取更高级的图像特征，并实现更准确的特征匹配。

多视图几何和结构光等技术也可以用于实现更精确的几何校正。

总之，利用图像处理技术实现图像拼接是一个复杂而有挑战性的任务。

通过特征提取、特征匹配、几何校正和图像融合等步骤的组合应用，可以实现高质量的图像拼接结果。

随着计算机视觉和图形学技术的不断发展，图像拼接的方法和效果也在不断提升，为各种应用场景提供了更好的解决方案。

vfa 算法

vfa 算法VFA（Vector Field Alignment）算法是一种用于特征匹配和图像拼接的算法。

它通过将两个图像的特征点进行匹配，然后将这些特征点映射到一个共同的坐标系中，从而实现图像的拼接。

VFA算法的基本步骤如下：1. 特征提取：首先，从两个待拼接的图像中提取出特征点。

这些特征点可以是角点、边缘点等。

2. 特征匹配：然后，通过比较两个图像中的特征点，找出相互匹配的特征点对。

这一步通常使用一些特征描述子，如SIFT、SURF等。

3. 构建初始对应关系：接下来，根据匹配的特征点对，构建一个初始的对应关系。

这个对应关系是一个二维矩阵，其中每个元素表示一个特征点对是否匹配。

4. 优化对应关系：然后，通过优化算法，如最小二乘法，来优化这个对应关系。

优化的目标是使得匹配的特征点对在两个图像中的相对位置尽可能一致。

5. 计算变换矩阵：最后，根据优化后的对应关系，计算出一个变换矩阵。

这个变换矩阵可以将一个图像中的特征点映射到另一个图像中的对应位置。

VFA算法的优点是可以处理大规模的图像拼接问题，而且对于图像的旋转、缩放等变换具有一定的鲁棒性。

但是，它也有一些缺点。

例如，如果两个图像之间的视角差异较大，或者光照条件不同，那么VFA算法可能会得到较差的结果。

此外，VFA算法的时间复杂度较高，需要大量的计算资源。

为了解决这些问题，研究人员提出了许多改进的VFA算法。

例如，一些人提出了基于RANSAC的VFA算法，可以有效地排除错误的匹配结果。

还有一些人提出了基于多视图几何的VFA算法，可以处理视角差异较大的图像拼接问题。

总的来说，VFA算法是一种有效的图像拼接方法，但是还需要进一步的研究和改进。

基于二维投影变换的视频全景图拼接算法

下５特点：个
频序列图像进行无缝拼接，即先利用图像配准算法求得各帧图像间运动参数，后合成一张大的静态然
宽视角图像。要求拼接算法能够使合成后的图像最
（）１采用二维投影变换作为视频帧间模型，该模型具有旋转、缩放和位移不变性，用于以下３适
术。目的在于对取自同一场景、同视角、同焦其不不
距、围绕同一光学中心拍摄、相互有部分重叠的视
于图像特征的配准［。４本文在研究两类配准方法各］
自特点的基础上，针对帧问运动模型为二维投影
变换的常见视频序列，出了一种使特征匹配算法提和直接法相结合的新图像配准算法，算法具有以该
配特征点对集合ｃ＝｛＝（，１Ｙ，）一＝（ｚ，
五，））１；
（）运用ＲＡＡ３ＮＳＣ鲁棒估计方法得到集合
Ｃ中最大的内点集合和二维投影运动模型参数ｈ＋的估计，即 ① 从Ｃ中随机抽取子集， —４因为估计Ｉ１（
用了图像像素的全部信息，以达到很高的亚像素可
参数ｈ，ｌｔ至少需要４对数据点）用于估计ｈ，ｌｔ＋，ｔ参ｔ＋
数；
② 利用子集中的对应关系，计算二维投影投影运动模型参数，即ｆ，＋
级精度。（）用基于特征的运动参数估计算法得到的５利

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。

基于特征点的图像拼接算法图文说明

本文说明的内容是图像拼接，采用基于特征点的匹配方法将两张定点拍摄的照片进行拼接，合成一张图，将全景图生成简化成两张图片的拼接，具体可以分为以下几点：掌握图像灰度化、图像投影变换、图像特征点提取、图像仿射矩阵变换及图像融合。

1、在数字图像的预处理中，灰度图像是进行图像识别与处理的基础。

彩色图像转换为灰度图像的方法主要有平均值法、最大值法和加权平均值法。

2、图像的投影变换也是图像拼接不可或缺的过程，待拼接的图像素材往往不在一个坐标系下，直接拼接会因为角度的问题导致景物扭曲变形，目前普遍的方式是将图像投影到几何体表面上，如球面，立方体或柱面上。

3、特征点是进行本图像匹配方法的基础，质量的好坏将直接影响匹配的精度和效率，特征点应具有旋转、平移不变形等特性，保证不会因为相机的曝光等原因造成图像的错误匹配。

4、图像特征点提取之后，需要根据特征点计算图像的放射矩阵，从而对图像进行变换而实现拼接。

放射变换的过程中，插值的方法确保图像不失真。

5、图像拼接完成后，最后需要将图像融合，使两幅图像不会因为曝光等原因造成可视的匹配错误。

图1 基于特征点图像拼接步骤--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------详细步骤：1、图像的灰度化在图像处理中，灰度化一直作为预处理的一部分，有时不仅仅是算法的需要，也是将三维降成一维从而减小计算量与增加运行速度的重要方法。

彩色图像转换为灰度图像的方法有平均值法、最大值法及加权平均值法，其转换公式为：平均值法，gray＝（R＋G＋B）／3；最大值法，gray＝max（R，G，B）加权平均值法，gray＝（R×0．3＋G×0．59＋B×0．11）其中 R、G、B 为红、绿、蓝分量，gray 为转换后的灰度值。

stitch函数

stitch函数
【实用版】
目录
1.stitch 函数的概念
2.stitch 函数的用途
3.stitch 函数的参数
4.stitch 函数的实现原理
5.stitch 函数的示例
正文
stitch 函数是一种在计算机图形学中广泛应用的函数，主要用于将多个二维图形或图像拼接在一起，形成一个完整的图像。

它的应用场景非常广泛，比如在游戏开发、图像处理、网页设计等领域都有涉及。

stitch 函数的用途主要有以下几点：
1.将多个图像拼接在一起，形成一个大图像，这在制作全景图片或者处理高分辨率图像时非常有用。

2.将多个图形拼接在一起，形成一个复杂的图形，这在游戏开发中非常常见，比如将多个纹理图拼接在一起，形成一个游戏角色的模型。

3.将多个视频拼接在一起，形成一个连续的视频，这在视频编辑中非常常见。

stitch 函数的参数主要有以下几个：
1.图像或图形的坐标和大小，这是确定拼接位置和大小的关键参数。

2.拼接方式，比如线性拼接、插值拼接、重复拼接等，不同的拼接方式会导致拼接后的图像效果不同。

3.颜色空间，用于指定颜色值是如何表示的，比如 RGB 颜色空间、
HSV 颜色空间等。

stitch 函数的实现原理是基于图像处理算法的，主要有以下几个步骤：
1.读取输入的图像或图形，并将其转换为合适的数据结构，比如纹理、矩阵等。

2.根据参数计算拼接位置和大小，这需要对图像进行裁剪、缩放等操作。

3.根据指定的拼接方式，将多个图像或图形拼接在一起，形成一个新的图像或图形。

4.将结果保存到指定的输出设备，比如屏幕、文件等。

图像拼接的原理和应用

图像拼接的原理和应用一、图像拼接的原理图像拼接是一种将多幅图像拼接成一幅大图的技术。

它可以帮助我们扩展视野，获得更大范围的图像信息。

图像拼接的原理主要包括以下几个方面：1.特征提取：在进行图像拼接之前，首先需要提取图像中的特征点。

常用的特征点提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。

2.特征匹配：通过计算图像中的特征点相似度，找到各图像间的对应关系。

常用的特征匹配算法包括基于特征点的匹配和基于区域的匹配。

3.几何变换：图像在进行拼接时，需要进行几何变换，使得各图像间的特征点能够对齐。

常用的几何变换包括相似变换、仿射变换和投影变换等。

4.图像融合：在完成图像对齐后，需要对图像进行融合，使得拼接后的图像看起来自然。

图像融合常使用的方法有无缝融合、多频段融合和多重层次融合等。

二、图像拼接的应用图像拼接技术广泛应用于许多领域，下面列举了几个常见的应用场景：1.地理测绘：通过对不同角度的航拍图像进行拼接，可以生成高分辨率的地图。

这对于土地利用分析、城市规划和灾害监测等方面非常重要。

2.视频制作：在电影和电视制作中，图像拼接技术可以将不同的视频镜头进行平滑过渡，使得观众无法察觉画面的转换，增强观赏性。

3.虚拟现实：在虚拟现实领域，图像拼接可以用于构建虚拟环境。

通过拼接多个图像，可以实现用户的全方位观察和交互体验。

4.医学影像：在医学影像的处理中，图像拼接可以帮助医生获取更全面、准确的病灶信息。

比如，可以将多张断层扫描合成一张完整的三维影像。

5.工业检测：在工业领域，图像拼接技术可以实现对大尺寸或复杂结构的物体进行检测和分析。

比如，可以拼接多张图像构成一张全景图，提供更全面的视角。

三、图像拼接的优缺点图像拼接技术的应用带来了许多便利，但同时也存在一些限制和缺点。

优点：•视角扩展：通过图像拼接，可以将多张图像拼接成一张大图，扩展视野范围，获得更全面的信息。

•画面连续：通过拼接图像，可以实现画面的连续性，使得观看者无法感知画面的变换，提升用户体验。

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

图像拼接算法简介图像拼接算法是一种用于将多个图像合并成一个更大图像的技术。

该算法通过找到输入图像之间的共同特征点并对齐它们，然后通过一些图像处理方法来融合它们，从而生成一个完整的图像。

拼接算法可应用于多个领域，如摄影、航拍、医学图像等。

在这些领域中，往往需要获取更大的视野范围或更高的分辨率，因此使用拼接算法可以满足这些需求。

基本步骤图像拼接算法通常包括以下几个基本步骤：1.特征点检测：首先对输入图像进行特征点检测，例如使用SIFT（尺度不变特征变换）算法。

特征点是图像中具有显著特征的一组像素。

2.特征点匹配：将不同图像中的特征点进行匹配，并根据匹配程度将它们分组。

常见的算法有RANSAC（随机抽样一致性）算法。

3.图像对齐：通过对齐特征点，将不同图像进行几何变换，从而使它们在同一坐标系下对齐。

常见的变换包括平移、旋转、缩放等。

4.图像融合：将对齐后的图像进行融合，使它们看起来无缝连接。

常见的融合方法有线性融合、金字塔融合、平面拼接等。

算法实现以下是一个简单的图像拼接算法的示例实现：import cv2import numpy as npdef stitch_images(images):# 特征点检测sift = cv2.SIFT_create()keypoints = []descriptors = []for image in images:kp, des = sift.detectAndCompute(image, None) keypoints.append(kp)descriptors.append(des)# 特征点匹配matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2)matches = []for i in range(len(keypoints) -1):matches.append(matcher.match(descriptors[i], descriptors[i+1]))# 图像对齐homography_matrices = []for i in range(len(matches)):src_pts = np.float32([keypoints[i][m.queryId x].pt for m in matches[i]]).reshape(-1, 1, 2)dst_pts = np.float32([keypoints[i+1][m.trainI dx].pt for m in matches[i]]).reshape(-1, 1, 2)M, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, c v2.RANSAC, 5.0)homography_matrices.append(M)# 图像融合result = images[0]for i in range(len(images) -1):result = cv2.warpPerspective(result, homograp hy_matrices[i], (result.shape[1] + images[i+1].sh ape[1], result.shape[0]))result[0:images[i+1].shape[0], 0:images[i+1]. shape[1]] = images[i+1]return result结果展示下面是使用示例实现对两张图像进行拼接的结果展示：import cv2import matplotlib.pyplot as pltimage1 = cv2.imread('image1.jpg')image2 = cv2.imread('image2.jpg')result = stitch_images([image1, image2])plt.imshow(cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RG B))plt.axis('off')plt.show()总结图像拼接算法是一种用于将多个图像合并成一个更大图像的技术。

二维变换幅度谱设置阈值

二维变换幅度谱设置阈值
图像拼接（mosaic）技术就是将一组重叠图像的集合拼接成一幅大的分辨率更高的图片。

图像拼接在我们的生活应用广泛。

由于全景图的硬件设备（如广角镜头）比较昂贵，普遍应用不太可能。

图像拼接技术就可以让我们不依赖全景图的硬件，而得到大场景的照片。

图像采集，图像融合，图像配准，图像预处理。

图像采集。

在图像拼接之前，需要采集需要的图片。

对于采集的图片，相邻的图片之间必须有足够的重叠部分。

为了在后续的图像配准中获得较好的图像匹配效果，通常在相同环境下采集，以减少环境因素带来的图像相同区域之间的差异。

图像采集一般通过旋转，平移相机等方式获取。

本文通过相机平移采集照片。

图像预处理。

图像预处理的主要目的是为了减少环境及其他因素对图像配准
的影响，提高配准精度和拼接处理速度。

图像预处理主要承担两项任务：对使用的相机进行校准，获取其内参数；对图像失真进行校正，获取相机的校正参数。

图像配准。

数字图像拼接的质量主要取决于图像的配准精度。

本文利用傅里叶变换后，时域的平移量等效于互功率谱的相位，其傅里叶反变换是
平移运动坐标上的脉冲，搜索最大值的位置（x0，y0）就是两幅图像的相对平移量。

2d计算机视觉原理、算法及应用

2d计算机视觉原理、算法及应用一、引言计算机视觉是计算机科学的一个重要分支，它研究如何通过计算机技术从图像或视频中获取信息。

2D计算机视觉是计算机视觉的基础，主要研究二维平面图像的处理和分析，如目标检测、轮廓识别、图像拼接等。

本文将详细介绍2D计算机视觉的基本原理、常用算法以及实际应用。

二、基本原理2D计算机视觉的基础是图像处理技术，包括图像采集、预处理、特征提取和后处理等步骤。

图像采集是通过摄像头获取图像数据，预处理是对图像进行去噪、对比度调整等操作，以增强图像的质量和可读性。

特征提取是将图像中的关键信息（如轮廓、纹理、颜色等）提取出来，用于后续的识别和分类。

后处理则是对提取的特征进行进一步的分析和处理，以得到所需的结果。

三、常用算法1. 边缘检测算法：边缘是图像中最基本的特征之一，通过边缘检测算法可以识别出图像中的轮廓和边界。

常见的边缘检测算法有Sobel、Canny等。

2. 特征匹配算法：特征匹配是将两张或多张图像中的特征进行匹配，以实现图像拼接、目标跟踪等任务。

常见的特征匹配算法有SIFT、SURF等。

3. 模板匹配算法：模板匹配是一种基于像素级别的比较算法，通过将待匹配的图像与模板进行比较，可以识别出图像中的物体和场景。

常见的模板匹配算法有K-近邻匹配、高斯匹配等。

4. 深度学习算法：深度学习是近年来发展起来的一种机器学习技术，可以通过神经网络对图像进行分类、识别和语义理解。

常用的深度学习算法有卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等。

四、应用领域1. 自动驾驶：通过2D计算机视觉技术，可以识别道路上的交通标志、行人、车辆等，为自动驾驶系统提供重要的决策依据。

2. 医疗诊断：计算机视觉技术在医疗领域的应用越来越广泛，可以通过图像分析辅助医生进行疾病诊断和治疗。

3. 工业质检：在工业生产中，计算机视觉技术可以用于产品质检，提高生产效率和降低人力成本。

4. 无人配送：无人配送车辆需要依靠计算机视觉技术识别道路和障碍物，确保行驶安全和货物送达。

医学影像中的影像重建技术

医学影像中的影像重建技术医学影像在临床工作中扮演着重要的角色，通过医学影像的技术，医生可以很清晰地看到病人身体部位的结构和病变情况。

而影像重建技术则是医学影像技术中的一个重要分支，它可以将多个二维影像拼接成一个三维的立体模型。

影像重建技术的基本原理是将多个相互平行的二维图像通过计算机算法技术转化为空间中的一个立体模型。

影像重建技术可以应用于多种医学影像领域，例如CT、MRI和X光等。

影像重建技术的应用范围非常广泛，可以用于肿瘤的检测、计算机辅助手术、复杂骨折等理疗方案的设计，还可以帮助医生更准确地对病人的病情做出诊断。

下面我们来了解一下医学影像中的常见影像重建技术。

1. 螺旋扫描技术螺旋扫描技术又称为螺旋CT技术，是一种目前非常流行的医学影像重建技术。

通过螺旋扫描技术，医生可以获得大量的医学影像数据，从而可以生成非常准确的三维模型。

螺旋扫描技术的优点是速度非常快，可以在短时间内获取足够的医学影像数据。

并且，螺旋扫描技术可以扫描任何身体部位，不会造成病人过大的辐射剂量。

但是，螺旋扫描技术的缺点是成本较高，对设备的要求也很高。

2. 平板数字化技术平板数字化技术广泛应用于牙科和正畸方面。

该技术可以通过高分辨率的平板数字化器将多个二维X光图像拼接成一张三维模型。

平板数字化技术的优点是可以获得非常清晰的医学影像数据。

同时，平板数字化技术也非常安全，不会对病人造成过多的辐射。

3. 磁共振成像技术磁共振成像技术又称为MRI技术，在医学影像领域也是非常流行的一种影像重建技术。

通过磁共振成像技术，医生可以获得非常详细的三维图像，并且可以在图像中查看每一个身体部位的细节。

磁共振成像技术的优点是对大多数病人都比较安全。

同时，磁共振成像技术也可以对不同类型的组织进行区分，并可以查看组织与器官的生理和代谢情况。

然而，缺点是磁共振成像技术比较慢，每次扫描需要的时间相对较长。

总的来说，医学影像中的影像重建技术是非常重要的。

它可以帮助医生更准确地对病情做出诊断，提高医疗效率，同时也可以对病人提供更好的治疗方案。

基于大视差图像中目标物体的拼接

基于大视差图像中目标物体的拼接赵阳阳【摘要】近年来，随着计算机技术和多媒体技术的快速发展，全景拼接技术的应用也越来越广泛。

而针对于大视差图像中目标物体的拼接技术应用和研究有一定的局限性。

大视差图像中目标物体的拼接，指一系列纵向或横向连续垂直拍摄的二维图像中，目标物体与背景视差较大，在拼接时只关注目标物体的拼接而非整幅图像，一般应用于航拍建筑物体的拼接或高度测量。

为了获得目标物体较好的拼接效果，采用等距拍摄，以及利用视差图与特征点匹配集平行线选取技术，获取目标物体本身的特征点匹配集，进而完成目标物体的横向或纵向拼接。

实验结果表明，该方法能够提高大视差图像中目标物体的拼接效果，并能有效满足大视差图像中目标物体的拼接。

%In recent years, with the rapid development of computer technology and multimedia technology, the panorama stitching techniques ’ appli-cations are increasingly used. But for splicing technology applications and research on the target object in a large parallax images have some limitations. Stitching the target object of large parallax images, referring to a series of two-dimensional image verticallyor laterally continuous vertical shooting, the target object and background have larger parallax, when splicing images only focus the target object rather than the entire image, generally applied to aerial architectural objects stitching or height measurement. In order to obtain a better target object mosaic effect, uses isometric shooting, and takes the use of the disparity map and feature points matching set of parallel lines select technology, gets the target object itself feature point matching set, andthen completes the horizontal or vertical mosaic of the target object. Experimental results show that this method can improve the mosaic effect large parallax image of the target object, and can effec-tively meet the stitching large parallax image of the target object.【期刊名称】《现代计算机（普及版）》【年(卷),期】2015(000)011【总页数】5页(P42-45,56)【关键词】大视差;图像拼接;目标物体;横向拼接;纵向拼接【作者】赵阳阳【作者单位】四川大学计算机学院，成都 610065【正文语种】中文近年来，随着计算机技术和多媒体技术的快速发展，图像拼接技术在现实生活中的应用越来越广泛。

图像拼接算法

图像拼接算法1. 简介图像拼接是将多幅图像拼接成一幅大图的过程。

在计算机视觉和图像处理领域中，图像拼接广泛应用于全景图像拼接、卫星图像拼接、医学图像拼接等诸多领域。

图像拼接算法基于特征点匹配和图像变换等技术，能够将多幅图像的内容无缝地拼接在一起，形成一幅完整的图像。

2. 图像拼接算法的基本原理图像拼接算法的基本原理主要包括以下几个步骤：2.1 特征点提取与匹配在图像拼接过程中，首先需要提取每幅图像的特征点，常用的特征点提取算法有SIFT、SURF、ORB等。

然后通过特征点的描述子，使用匹配算法（如FLANN、KNN等）来找到多幅图像之间的特征点对应关系，从而实现匹配。

2.2 图像变换在特征点匹配的基础上，需要进行图像变换，将多幅图像对齐。

常用的图像变换方法包括仿射变换、透视变换等。

通过计算变换矩阵，可以将特征点在不同图像中的位置转换到同一个坐标系下，实现图像对齐。

2.3 图像融合图像对齐后，还需要进行图像融合，将多幅图像拼接在一起形成一幅完整的图像。

常用的图像融合方法有重叠区域平均法、无缝融合法等。

通过合理地选择图像融合方法，可以使得拼接后的图像在视觉上看起来更加自然、连贯。

3. 常见的图像拼接算法3.1 SIFT算法SIFT（Scale-invariant Feature Transform）算法是一种高效的特征点提取算法，它能够提取出物体的尺度不变特征，并且对旋转、尺度、亮度的变换具有一定的鲁棒性。

SIFT算法在图像拼接过程中被广泛应用，在特征点的匹配和图像变换中发挥着重要作用。

3.2 RANSAC算法RANSAC（Random Sample Consensus）算法是一种鲁棒性较好的参数估计算法，它能够通过采样和迭代的方式，从一组可能含有外点的数据中估计出最优参数。

在图像拼接中，RANSAC算法常用来估计图像间的几何变换关系，从而实现图像对齐。

3.3 多频段融合算法多频段融合算法是一种基于图像金字塔的融合方法，它将图像分解为不同尺度的图像金字塔，然后通过逐层融合的方式将图像进行拼接。

2D和3D图像重建算法研究

2D和3D图像重建算法研究摘要：图像重建是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它在医学图像处理、工业自动化、虚拟现实等领域具有广泛的应用。

本文主要研究了2D和3D 图像重建算法，并探讨了其原理和应用。

通过对相关算法的研究与分析，我们发现，不同的2D和3D图像重建算法在不同的应用场景中具有不同的优势和适用性。

1. 简介图像重建算法是通过分析和处理输入的二维（2D）或三维（3D）图像，生成高质量的重建结果。

在许多领域中，如医学成像、计算机辅助设计等，图像重建算法被广泛应用于三维模型重建、图像增强和目标识别等任务中。

2. 二维图像重建算法2.1 隐式重建方法隐式重建方法是通过利用已知的图像边缘、灰度等信息，推断未知区域的像素值，从而实现图像的重建。

这些方法包括差值方法、插值方法和梯度方法等。

其中，最常用的是差值方法，它通过将像素间的差值应用于未知像素值来估计图像的重建结果。

2.2 显式重建方法显式重建方法是通过建立图像重建问题的数学模型，并应用特定的优化算法来求解最优解。

这些方法包括最小二乘法、极大似然估计和正则化方法等。

最小二乘法是其中一种常用的重建方法，它通过最小化观测像素值与重建像素值之间的差距来求解最优重建结果。

3. 三维图像重建算法3.1 基于视角投影的算法基于视角投影的算法是通过采集多个视角下的二维图像，并将其投影到三维空间中进行重建。

这些方法包括立体摄影测量、多视图几何和体素建模等。

立体摄影测量是一种常用的算法，它通过对多个视角下的图像进行三角测量，获得物体的三维结构。

3.2 基于体素的算法基于体素的算法是通过将三维空间划分为一系列小的立方体单元（体素），并为每个体素分配特定的属性（如颜色、纹理、形状）来实现重建。

这些方法包括体素网格、八叉树和密集体素化等。

体素网格是一种常用的算法，它通过在三维空间中创建均匀的网格，将每个体素与相应的图像数据相关联。

4. 算法比较与应用4.1 算法比较不同的2D和3D图像重建算法在不同的应用场景中具有不同的优势和适用性。

图像拼接原理及方法

第一章绪论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;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;本文的组织结构：第一章主要对图像拼接技术作了整体的概述,介绍了图像拼接的研究背景和应用前景,以及图像拼接技术的大致过程、图像拼接算法的分类和其技术难点;第二章主要介绍讨论了图像预处理中的两个步骤,即图像的几何校正和噪声点的抑制;第三章主要介绍讨论了图像配准的多种算法;第四章主要介绍讨论了图像融合的一些算法;第五章主要介绍图像拼接软件实现本文的算法;第六章主要对图像拼接中还存在的问题进行总结,以及对图像拼接的发展进行展望;本章小结本章主要对图像拼接技术作了整体的概述,介绍了图像拼接的研究背景和应用前景,以图像拼接算法的分类和其技术难点,并且对全文研究内容进行了总体介绍;第二章图像拼接的基础理论及图像预处理图像拼接图像拼接技术主要有三个主要步骤：图像预处理、图像配准、图像融合与边界平滑,如图;图像拼接技术主要分为三个主要步骤：图像预处理、图像配准、图像融合与边界平滑,图像预处理主要指对图像进行几何畸变校正和噪声点的抑制等,让参考图像和待拼接图像不存在明显的几何畸变;在图像质量不理想的情况下进行图像拼接,如果不经过图像预处理,很容易造成一些误匹配;图像预处理主要是为下一步图像配准做准备,让图像质量能够满足图像配准的要求;图像配准主要指对参考图像和待拼接图像中的匹配信息进行提取,在提取出的信息中寻找最佳的匹配,完成图像间的对齐;图像拼接的成功与否主要是图像的配准;待拼接的图像之间,可能存在平移、旋转、缩放等多种变换或者大面积的同色区域等很难匹配的情况,一个好的图像配准算法应该能够在各种情况下准确找到图像间的对应信息,将图像对齐;图像融合指在完成图像匹配以后,对图像进行缝合,并对缝合的边界进行平滑处理,让缝合自然过渡;由于任何两幅相邻图像在采集条件上都不可能做到完全相同,因此,对于一些本应该相同的图像特性,如图像的光照特性等,在两幅图像中就不会表现的完全一样;图像拼接缝隙就是从一幅图像的图像区域过渡到另一幅图像的图像区域时,由于图像中的某些相关特性发生了跃变而产生的;图像融合就是为了让图像间的拼接缝隙不明显,拼接更自然图像的获取方式图像拼接技术原理是根据图像重叠部分将多张衔接的图像拼合成一张高分辨率全景图 ;这些有重叠部分的图像一般由两种方法获得 : 一种是固定照相机的转轴 ,然后绕轴旋转所拍摄的照片 ;另一种是固定照相机的光心 ,水平摇动镜头所拍摄的照片;其中 ,前者主要用于远景或遥感图像的获取 ,后者主要用于显微图像的获取 ,它们共同的特点就是获得有重叠的二维图像;图像的预处理图像的校正当照相系统的镜头或者照相装置没有正对着待拍摄的景物时候,那么拍摄到的景物图像就会产生一定的变形;这是几何畸变最常见的情况;另外,由于光学成像系统或电子扫描系统的限制而产生的枕形或桶形失真,也是几何畸变的典型情况;几何畸变会给图像拼接造成很大的问题,原本在两幅图像中相同的物体会因为畸变而变得不匹配,这会给图像的配准带来很大的问题;因此,解决几何畸变的问题显得很重要;图象校正的基本思路是,根据图像失真原因,建立相应的数学模型,从被污染或畸变的图象信号中提取所需要的信息,沿着使图象失真的逆过程恢复图象本来面貌;实际的复原过程是设计一个滤波器,使其能从失真图象中计算得到真实图象的估值,使其根据预先规定的误差准则,最大程度地接近真实图象;图像噪声的抑制图像噪声可以理解为妨碍人的视觉感知,或妨碍系统传感器对所接受图像源信息进行理解或分析的各种因素,也可以理解成真实信号与理想信号之间存在的偏差;一般来说,噪声是不可预测的随机信号,通常采用概率统计的方法对其进行分析;噪声对图像处理十分重要,它影响图像处理的各个环节,特别在图像的输入、采集中的噪声抑制是十分关键的问题;若输入伴有较大的噪声,必然影响图像拼接的全过程及输出的结果;根据噪声的来源,大致可以分为外部噪声和内部噪声；从统计数学的观点来定义噪声,可以分为平稳噪声和非平稳噪声;各种类型的噪声反映在图像画面上,大致可以分为两种类型;一是噪声的幅值基本相同,但是噪声出现的位置是随机的,一般称这类噪声为椒盐噪声;另一种是每一点都存在噪声,但噪声的幅值是随机分布的,从噪声幅值大小的分布统计来看,其密度函数有高斯型、瑞利型,分别成为高斯噪声和瑞利噪声,又如频谱均匀分布的噪声称为白噪声等;1.均值滤波所谓均值滤波实际上就是用均值替代原图像中的各个像素值;均值滤波的方法是,对将处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其邻近的若干像素组成,用模板中像素的均值来替代原像素的值;如图所示,序号为0是当前像素,序号为1至8是邻近像素;求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点x, y,作为处理后图像在该点上的灰度gx,y,即gx,y=2-2-2-1其中,s为模板,M为该模板中包含像素的总个数;图模板示意图2.中值滤波中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术;它的核心算法是将模板中的数据进行排序,这样,如果一个亮点暗点的噪声,就会在排序过程中被排在数据序列的最右侧或者最左侧,因此,最终选择的数据序列中间位置上的值一般不是噪声点值,由此便可以达到抑制噪声的目的;取某种结构的二维滑动模板,将模板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升或下降的二维数据序列;二维德中值滤波输出为2-2-2-2其中,fx,y,g x,y分别为原图像和处理后的图像,w二维模板,k ,l为模板的长宽,Med 为取中间值操作,模板通常为33 、5 5 区域,也可以有不同形状,如线状、圆形、十字形、圆环形;本章小结本章主要介绍了图像几何畸变校正和图像噪声抑制两种图像预处理.第三章图像配准算法图像配准的概念图像配准简而言之就是图像之间的对齐;图像配准定义为:对从不同传感器或不同时间或不同角度所获得的两幅或多幅图像进行最佳匹配的处理过程;为了更清楚图像配准的任务,我们将图像配准问题用更精确的数学语言描述出来;配准可以用描述为如下的问题:给定同一景物的从不同的视角或在不同的时间获取的两个图像I ,I 和两个图像间的相似度量SI ,I ,找出I ,I 中的同名点,确定图像间的最优变换T,使得STI ,I 达到最大值;图像配准总是相对于多幅图像来讲的,在实际工作中,通常取其中的一幅图像作为配准的基准,称它为参考图,另一幅图像,为搜索图;图像配准的一般做法是,首先在参考图上选取以某一目标点为中心的图像子块,并称它为图像配准的模板,然后让模板在搜索图上有秩序地移动,每移到一个位置,把模板与搜索图中的对应部分进行相关比较,直到找到配准位置为止;如果在模板的范围内,同一目标的两幅图像完全相同,那么完成图像配准并不困难;然而,实际上图像配准中所遇到的同一目标的两幅图像常常是在不同条件下获得的,如不同的成像时间、不同的成像位置、甚至不同的成像系统等,再加上成像中各种噪声的影响,使同一目标的两幅图像不可能完全相同,只能做到某种程度的相似,因此图像配准是一个相当复杂的技术过程;基于区域的配准逐一比较法设搜索图为s待配准模板为T,如图所示,S大小为M N,T大小为U V,如图所示;图搜索图S与模板T示意图逐一比较法的配准思想是:在搜索图S中以某点为基点i,j,截取一个与模板T大小一样的分块图像,这样的基点有M-U+1N-V+1个,配准的目标就是在M-U+1N-V+1个分块图像中找一个与待配准图像最相似的图像,这样得到的基准点就是最佳配准点;设模板T在搜索图s上移动,模板覆盖下的那块搜索图叫子图S ,i,j为这块子图的左上角点在S图中的坐标,叫做参考点;然后比较T和S的内容;若两者一致,则T和S之差为零;在现实图像中,两幅图像完全一致是很少见的,一般的判断是在满足一定条件下,T和S之差最小;根据以上原理,可采用下列两种测度之一来衡量T和S 的相似程度;Di,j的值越小,则该窗口越匹配;Di,j=S m,n-Tm,n3-1或Di,j=S m,n-Tm,n3-2或者利用归一化相关函数;将式3-1展开可得:Di,j=S m,n -2S m,nTm,n+Tm,n3-3式中等号右边第三项表示模板总能量,是一常数,与i,j无关;第一项是与模板匹配区域的能量,它随i,j的改变而改变,当T和S 匹配时的取最大值;因此相关函数为:Ri,j=3-4当Ri,j越大时,Di,j越小,归一化后为:Ri,j=3-5根据Cauchy-Schwarz不等式可知式3-5中0Ri,j1,并且仅当值S m, n/T m, n=常数时,Ri,j取极大值;该算法的优点:1算法思路比较简单,容易理解,易于编程实现;2选用的模板越大,包含的信息就越多,匹配结果的可信度也会提高,同时能够对参考图像进行全面的扫描;该算法的缺点:1很难选择待配准图像分块;因为一个如果分块选择的不正确,缺少信息量,则不容易正确的匹配,即发生伪匹配;同时,如果分块过大则降低匹配速度,如果分块过小则容易降低匹配精度;·2对图像的旋转变形不能很好的处理;算法本身只是把待配准图像分块在标准参考图像中移动比较,选择一个最相似的匹配块,但是并不能够对图像的旋转变形进行处理,因此对照片的拍摄有严格的要求;分层比较法图像处理的塔形或称金字塔:Pyramid分解方法是由Burt和Adelson首先提出的,其早期主要用于图像的压缩处理及机器人的视觉特性研究;该方法把原始图像分解成许多不同空间分辨率的子图像,高分辨率尺寸较大的子图像放在下层,低分辨率尺寸较小的图像放在上层,从而形成一个金字塔形状;在逐一比较法的思想上,为减少运算量,引入了塔形处理的思想,提出了分层比较法;利用图像的塔形分解,可以分析图像中不同大小的物体;同时,通过对低分辨率、尺寸较小的上层进行分析所得到的信息还可以用来指导对高分辨率、尺寸较大的下层进行分析,从而大大简化分析和计算;在搜索过程中,首先进行粗略匹配,每次水平或垂直移动一个步长,计算对应像素点灰度差的平方和,记录最小值的网格位置;其次,以此位置为中心进行精确匹配;每次步长减半,搜索当前最小值,循环这个过程,直到步长为零,最后确定出最佳匹配位置;算法的具体实现步骤如下:1将待匹配的两幅图像中22邻域内的像素点的像素值分别取平均,作为这一区域22像素值,得到分辨率低一级的图像;然后,将此分辨率低一级的图像再作同样的处理,也就是将低一级的图像44邻域内的像素点的像素值分别取平均,作为这一区域44点的像素值,得到分辨率更低一级的图像;依次处理,得到一组分辨率依次降低的图像;2从待匹配的两幅图像中分辨率最低的开始进行匹配搜索,由于这两幅图像像素点的数目少,图像信息也被消除一部分,因此,此匹配位置是不精确的;所以,在分辨率更高一级的图像中搜索时,应该在上一次匹配位置的附近进行搜索;依次进行下去,直到在原始图像中寻找到精确的匹配位置;算法的优点:1该算法思路简单,容易理解,易于编程实现;2该算法的搜索空间比逐一比较要少,在运算速度较逐一比较法有所提高;算法的缺点:1算法的精度不高;在是在粗略匹配过程中,移动的步长较大,很有可能将第一幅图像上所取的网格划分开,这样将造成匹配中无法取出与第一幅图像网格完全匹配的最佳网格,很难达到精确匹配;2对图像的旋转变形仍然不能很好的处理;与逐一比较法一样,该算法只是对其运算速度有所改进,让搜索空间变小,并无本质变化,因此对图像的旋转变形并不能进行相应处理;相位相关法相位相关度法是基于频域的配准常用算法;它将图像由空域变换到频域以后再进行配准;该算法利用了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,具有一定的抗干扰能力,而且所获得的相关峰尖锐突出,位移检测范围大,具有较高的匹配精度;相位相关度法思想是利用傅立叶变换的位移性质,对于两幅数字图像s,t,其对应的傅立叶变换为S,T,即:S=F{s}=e T=F{t}=e3-6若图像s,t相差一个平移量x ,y ,即有:sx,y = tx-x ,y-y 3-7根据傅立叶变换的位移性质,上式的傅立叶变换为:S=e T3-8也就是说,这两幅图像在频域中具有相同的幅值,只是相位不同,他们之间的相位差可以等效的表示为互功率谱的相位;两幅图的互功率谱为:=e3-9其中为共扼符号, 表示频谱幅度;通过对互功率谱式3-9进行傅立叶逆变换,在x,y空间的x ,y ,即位移处,将形成一个单位脉冲函数 ,脉冲位置即为两幅被配准图像间的相对平移量x 和y式3-9表明,互功率谱的相位等价于图像间的相位差,故该方法称作相位相关法;相位相关度法的优点:1该算法简单速度快,因此经常被采用;对于其核心技术傅立叶变换,现在己经出现了很多有关的快速算法,这使得该算法的快速性成为众多算法中的一大优势;另外,傅立叶变换的硬件实现也比其它算法容易;2该算法抗干扰能力强,对于亮度变化不敏感;相位相关度法的缺点:1该算法要求图像有50%左右的重叠区域,在图像重叠区域很小的时,算法的结果很难保证,容易造成误匹配;2由于Fourier变换依赖于自身的不变属性,所以该算法只适用于具有旋转、平移、比例缩放等变换的图像配准问题;对于任意变换模型,不能直接进行处理,而要使用控制点方法,控制点方法可以解决诸如多项式、局部变形等问题;基于特征的配准比值匹配法比值匹配法算法思路是利用图像中两列上的部分像素的比值作为模板,即在参考图像T 的重叠区域中分别在两列上取出部分像素,用它们的比值作为模板,然后在搜索图S中搜索最佳的匹配;匹配的过程是在搜索图S中,由左至右依次从间距相同的两列上取出部分像素,并逐一计算其对应像素值比值;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;这样在比较中只利用了一组数据,而这组数据利用了两列像素及其所包含的区域的信息;该算法的具体实现步骤如下:1在参考图像T中间隔为c个像素的距离上的两列像素中,各取m个像素,计算这m个像素的比值,将m个比值存入数组中,将其作为比较的模板;2从搜索图S中在同样相隔c个像素的距离上的两列,各取出m+n个像素,计算其比值,将m+n 个比值存入数组;假定垂直错开距离不超过n个像素,多取的n个像素则可以解决图像垂直方向上的交错问题;3利用参考图像T中的比值模板在搜索图S中寻找相应的匹配;首先进行垂直方向上的比较,即记录下搜索图S中每个比值数组内的最佳匹配;再将每个数组的组内最佳匹配进行比较,即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;此时全局最佳匹配即为图像间在水平方向上的偏移距离,该全局最佳匹配队应的组内最佳匹配即为图像间垂直方向上的偏移距离;比值匹配法的优点:1算法思路清晰简单,容易理解,实现起来比较方便;2在匹配计算的时候,计算量小,速度快;比值匹配法的缺点:。

2020-12.24用SURF实现简易的两张图像拼接

2020-12.24⽤SURF实现简易的两张图像拼接第九天今⽇写了⼀天代码，故打算细写⼀篇记录。

为什么写拼接尽管OPENCV已经已经提供了⽅便强⼤且全⾯的stiching类，但是作为初学者~~（尤其是opencv正⼉⼋经的⼯程都没写过⼀个的）~~ ，有必要体验⼀下整个缝合的过程。

加之之前书看了⼀堆，到底怎么⽤，还是得⾃⼰动⼿才有感觉。

环境：opencv3.4.5+vscode2017+ubuntu18.04，注意opencv要有contrib库，别跟我个憨憨⼀样再回头装。

原理整体流程有四+1步(主要参考别⼈博客)1. 从两幅图⽚中提取特征点，可以⽤SURF、SIFT、ORB、FLANN等花⾥胡哨的，我⽤的是SURF。

2. 匹配两幅图像中的特征点，这⼀步是核⼼，匹配效果的好坏将严重影响效果。

3. 根据配对的特征点求出旋转矩阵，这⾥只⽤了仿射变换，但opencv的实现⾥好像还有相机参数估计和透视变换。

4. 将其中⼀张图⽚旋转到另⼀个的坐标系下，并将重合的部分拼接到⼀起。

5. 边缘优化。

这⾥贴出两个主要参考的博客：1.提取特征点我这⾥⽤的是SURF,因为它虽然精度差⼀点，但速度快上⼏倍，稳定性也更好。

当然我不会讲SURF的原理，因为我也就只是看过⼀遍，想看的话⽹上⼀⼤把；更重要的是，你其实没必要知道它的详细数学过程，只要知道⼤概⽅法和怎么⽤就⾏了。

///*------------------------------------------------------SURF特征点检测int minHEssian =2000;//hessian阈值，越⼤筛选越严格，匹配的特征点越少//初始化SURF类和特征点向量cv::Ptr<SURF>detector = SURF::create(minHEssian);std::vector<KeyPoint> keyPoint1,keyPoint2;//检测特征点，保存在vector中detector->detect(srcImage1,keyPoint1);detector->detect(srcImage2,keyPoint2);//计算特征向量描述符cv::Ptr<SURF>extractor = SURF::create();Mat descriptors1,descriptors2;std::vector< DMatch > matches;extractor->compute ( srcImage1, keyPoint1, descriptors1);extractor->compute ( srcImage2, keyPoint2, descriptors2); 吐槽⼀下:opencv都出到4了，由于版权⼤家只能⽤3，书上讲的却都是2，函数名字⼀个都不对。

立体形的展开与拼接

立体形的展开与拼接立体形是一种几何形状，它具有长度、宽度和高度，可以给人一种立体的感觉。

在设计和制作立体形物体时，我们经常需要将其展开成二维图形，以便在纸上进行设计、绘制和切割。

展开后的二维图形可以看作是立体形在一个平面上的投影，通过将这些二维图形进行拼接，我们可以恢复出原来的立体形状。

本文将探讨立体形的展开与拼接的原理和方法。

1. 立体形的展开立体形的展开是将其表面上的各个部分剪开并展平，形成一个二维图形的过程。

展开可以用来计算表面积、设计模型、进行切割等。

下面以一个简单的立方体为例进行说明。

首先，将立方体的各个面依次展开，形成六个二维图形。

接下来，将图形按照相应的边缘连接起来，使得相邻的边缘对齐。

最后，通过剪掉多余的部分，将图形整理为一个完整的二维图形。

这样，我们就得到了立方体的展开图。

在进行展开的过程中，需要注意以下几点：1）保持各个面的相对关系。

展开后的图形应该能够准确地还原出原来的立体形状。

2）避免重叠和缺口。

展开图中的各个部分应该没有重叠和缺口，以确保拼接时的准确性。

3）标记和定位。

在展开图中标记出各个部分的相对位置和方向，以便在拼接时准确无误。

2. 立体形的拼接展开后的二维图形可以通过拼接重新恢复为立体形状。

这里介绍两种常见的拼接方法：黏贴拼接和折叠拼接。

黏贴拼接是将相邻的边缘涂上胶水或者使用胶带固定，使得图形能够连接在一起。

在进行黏贴拼接时，需要注意以下几点：1）准确对齐。

相邻的边缘应该准确对齐，避免错位或者变形。

2）均匀施力。

在涂胶或者固定胶带时，要均匀地施力，以确保整个立体形的坚固性。

折叠拼接是将展开图按照原来的折叠方式进行拼接，使得各个部分能够重叠在一起，形成立体形状。

在进行折叠拼接时，需要注意以下几点：1）准确折叠。

按照展开图上的标记和定位，准确地进行折叠，避免错位或者变形。

2）固定连接点。

在进行折叠时，可以使用胶水或者胶带固定连接点，增强立体形的稳定性。

通过黏贴拼接或者折叠拼接，可以将展开后的二维图形恢复为立体形状。

图像处理中图像拼接算法的使用技巧

图像处理中图像拼接算法的使用技巧图像拼接是一种常见的图像处理技术，它可以将多张小图像拼接在一起，形成一张大图像。

在许多领域中，如计算机视觉、遥感图像分析和医学图像处理等，图像拼接技术都被广泛应用。

本文将介绍图像拼接算法的使用技巧，帮助读者更好地理解和应用该技术。

一、图像拼接算法概述图像拼接算法的目标是将多张重叠的小图像拼接成一张大图像。

一般来说，图像拼接算法的主要步骤包括特征提取、特征匹配、图像配准和图像融合。

特征提取是图像拼接的第一步，其目的是提取图像中的显著特征，如角点、边缘等。

常用的特征提取算法有SIFT、SURF和ORB等。

特征匹配是图像拼接的关键步骤，其目的是在不同图像中匹配相似的特征。

常用的特征匹配算法有基于距离的匹配算法，如最近邻匹配和最佳匹配等。

图像配准是图像拼接的核心步骤，其目的是将匹配到的特征点对准。

常用的图像配准算法有仿射变换和透视变换等。

图像融合是图像拼接的最后一步，其目的是将拼接后的图像进行平滑过渡，使整体效果更加自然。

常用的图像融合算法有图像重叠区域的加权平均法、多幅图像的平均法和泊松融合等。

二、图像拼接算法的使用技巧1.选择适当的特征提取算法在图像拼接中，特征提取算法起到了至关重要的作用。

选择适合具体任务的特征提取算法可以提高拼接效果。

例如，对于包含大面积纹理的图像，SURF算法在提取特征时更具优势；而对于具有尺度变换的图像，SIFT算法更适合。

2.优化特征匹配算法特征匹配是图像拼接过程中的关键步骤。

设计优化的特征匹配算法可以提高匹配的准确性和鲁棒性。

对于基于距离的匹配算法，可以通过采用剔除异常值、使用自适应阈值或基于机器学习的方法来提高匹配结果的质量。

3.精确的图像配准图像配准是确保拼接效果准确的关键步骤。

对于平面图像，可以使用仿射变换进行配准；而对于具有透视变换的图像，应使用透视变换进行配准。

在图像配准过程中，可以通过调整变换参数、增加匹配点对数和使用非线性优化方法等技巧来提高拼接效果。