基于特征点匹配的图像拼接技术研究
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究一、本文概述图像拼接技术作为计算机视觉领域的重要研究方向，旨在将多幅具有重叠区域的图像进行无缝连接，生成一幅宽视角或全景图像。
这一技术在许多领域都有着广泛的应用，如遥感图像处理、虚拟现实、全景摄影等。
近年来，随着数字图像处理技术的快速发展，基于特征点的图像拼接方法因其高效性和稳定性受到了广泛关注。
其中，尺度不变特征变换（SIFT）作为一种经典的特征提取算法，在图像拼接中发挥着重要作用。
本文旨在深入研究基于SIFT特征点的图像拼接技术，分析其基本原理、算法流程以及关键步骤，并通过实验验证其在实际应用中的效果。
文章将介绍SIFT算法的基本原理和特征提取过程，包括尺度空间的构建、关键点检测和描述子的生成等。
将详细阐述基于SIFT特征点的图像拼接流程，包括特征匹配、几何变换模型的估计、图像配准和融合等步骤。
同时，还将讨论在拼接过程中可能出现的问题和相应的解决方法。
本文将通过实验验证基于SIFT特征点的图像拼接方法的有效性。
实验中，将使用不同场景和不同类型的图像进行拼接，分析算法在不同情况下的性能表现。
还将与其他图像拼接算法进行对比，以评估SIFT算法在图像拼接中的优势和局限性。
文章将总结基于SIFT特征点的图像拼接技术的研究成果和实际应用价值，并展望未来的研究方向和发展趋势。
通过本文的研究，旨在为图像拼接技术的发展和应用提供有益的参考和借鉴。
二、SIFT算法原理尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的特征检测和描述算法。
SIFT算法的核心思想是在不同的尺度空间上查找关键点，并计算出关键点的方向，生成一种描述子，这个描述子不仅包含了关键点，也包含了其尺度、方向信息，使得特征具有尺度、旋转和亮度的不变性，对于视角变化、仿射变换和噪声也保持一定的稳定性。
SIFT算法主要包括四个步骤：尺度空间极值检测、关键点定位、关键点方向赋值和关键点描述子生成。
无人机图像拼接算法的研究及实现
无人机图像拼接算法的研究及实现随着近年来无人机技术的飞速发展，无人机图像拼接技术也得到了广泛的应用。
该技术可以将无人机拍摄得到的相邻区域的图像进行拼接，生成高分辨率的全景图像，提供了一种高效的地图制作和空中监测的手段。
本文将从无人机图像拼接的原理入手，分析其算法的研究，介绍常见的图像拼接算法以及其应用场景，并在最后给出一个无人机图像拼接的实现实例。
一、无人机图像拼接原理无人机的航拍图像拼接是借助现代数字图像处理技术来实现的。
该技术需要处理大量的数据，并结合图像的特征进行定位，将相邻图像进行拼接，生成全景图像。
以下是无人机图像拼接的原理图：如图所示，相机通过对地面连续拍摄，得到多幅重叠区域较多的图像。
在无人机图像拼接中，首先需要对相机进行标定，得到相机的内外参数。
然后，根据每张拍摄的图像的特征，例如SIFT特征，计算出每幅图像的特征点。
接着，通过匹配不同图像之间的特征点，建立不同图像之间的关系。
最后，运用优化算法对关系进行优化，完成图像拼接，生成全景图像。
二、无人机图像拼接的算法研究目前，无人机图像拼接的算法主要有以下几种：1. 基于特征点匹配的无人机图像拼接算法这种算法主要的思路是在多副图像上提取一些稀有的、具有代表性的特征点。
然后根据特征点的相似程度进行匹配，得到匹配点对。
匹配点对的质量好坏非常重要，其正确率和准确度直接决定了拼接后的图像质量。
这种算法的核心是对特征点的提取和匹配两个部分的处理。
由于SIFT, SURF和ORB等算子在特征提取和匹配上有着良好的效果，因此应用广泛。
2. 基于区域分割的无人机图像拼接算法该算法主要是先将输入的拍摄图像进行区域分割，将该图像分为多个区域，然后根据区域之间的相似度，通过一系列的变换操作，将这些不同区域的图像配准后合并起来生成全景图像。
这种算法具有很好的兼容性和可扩展性，能够处理不同场景和不同光照下的图像拼接。
但是该算法也存在着一些缺陷，例如耗费计算时间比较长而导致对计算机处理性能的要求比较高。
基于SIFT特征点的无缝图像拼接方法的研究
＝
∑口 ＝ ∑【 ， （ ， ） 一 ， （ ， ｙ ） 】 。 的最小值以迭代方法计
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算 。 以 规 定 阂值 为 准 ，至 距 离 和 Ｅ 值 比 它 小 时 则 停 止 迭 代 ，此 时得 到最 终 图像 间变换 矩 阵Ｈ。
５ 图像 融合 对相应 图像进 行依 图像 间变 换矩 阵Ｈ 的变换 来确定 图像 间 的重 叠 区域 ，随后 可将待融合 图像注 册到新 的空 白图像 中 完成拼 接 图。图像缝 合线两端会 出现 明显 的明暗变换 ，这是
作 者 单位 ：重庆 ＿ ｙ － 商学校 ，重庆 《 《 《 《 《 《 上 接 第２ ３ ８ 页
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效果达 到 最好 。 由此 可知 ， 自动 计算 图像变 换矩 阵Ｈ的算 法 自然 也 要 通过 图像 间变 换矩 阵初 始值 计 算和 精 炼 。 一个 完 整 的 自动计 算 图像 间变换矩 阵Ｈ需要先计 算每 一 幅图像 中特 征 点 以及特 征 点 之 间 的匹配 ；然 后 以Ｒ Ａ Ｎ Ｓ Ａ Ｃ 鲁 棒估 计 的 方法 ，重 复采样Ｎ次来计 算 图像 间变 换矩 阵 的初始值 ；接 着 迭 代精 炼Ｈ 变 换矩 阵，进 一步通 过 引导 匹配 ，在 距 离与对 极 线小于１ ． ５ 像 素搜 索 范 围 内确 定 特征 点 的对 应 ；最 后重 复迭 代 精炼Ｈ 变 换矩 阵和 引导匹配 直至对 应 点的数 目稳定截 止 。 ４ ． １ 计 算 图像 间变 换矩 阵 的初 始 值 。为 了取得 更 为精
确 的图像 间变 换矩 阵 的初 始 值 ，计 算采 用Ｒ Ａ Ｎ Ｓ Ａ Ｃ 鲁 棒估 计 。通 过随机 采样 重复Ｎ次 ，找 出匹配误差 的最 小值 。 由此 所 得一 组与 图像 间变换 矩阵Ｈ 一 致 的数 目 最 多 的 内点，从这
图像拼接算法研究
图像拼接算法研究引言图像拼接是一项在计算机视觉领域中被广泛研究和应用的技术。
它的目的是将多张部分重叠的图像融合成一张完整的图像，从而实现对大尺寸场景或广角视野的展示。
随着数字摄影技术的发展和智能手机的普及，图像拼接技术也逐渐受到了更多的关注和需求。
一、图像拼接的基本原理图像拼接的基本原理是通过将多张图像进行对齐、配准和融合等处理，最终合成一张完整的图像。
一个典型的图像拼接过程包括以下几个步骤：1. 特征提取和匹配在图像拼接之前，首先需要对图像进行特征提取，通常使用SIFT、SURF等算法来检测图像中的关键点和描述子。
然后，通过比较不同图像中的特征点，利用匹配算法找出相对应的特征点对。
2. 图像对齐和配准根据匹配得到的特征点对，可以利用几何变换来对图像进行对齐和配准。
最常用的变换包括平移、旋转、缩放和透视变换等。
通过变换参数的优化，可以使得多张图像在对应的特征点处重叠得更好。
3. 图像融合在完成对齐和配准后，下一步就是将图像进行融合。
常用的融合方法包括加权平均法、多分辨率融合法和无缝克隆法等。
这些方法在保持图像平滑过渡和消除拼接痕迹方面都有一定的优势和适用场景。
二、图像拼接算法的发展与研究现状随着数字图像处理和计算机视觉技术的不断发展，图像拼接算法也得到了长足的发展和改进。
早期的图像拼接算法主要依赖于几何变换和像素级别的处理，但是随着深度学习和神经网络的兴起，基于特征的图像拼接方法逐渐成为主流。
1. 传统方法传统的图像拼接方法主要基于光流估计、图像配准和基础几何变换等技术。
例如，基于RANSAC算法的特征点匹配和单应性矩阵估计，可以实现对图像进行准确的拼接和质量控制。
然而，这些方法在处理拼接边缘和重叠区域的细节时往往存在一定的问题。
2. 基于特征的方法基于特征的图像拼接方法主要利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型进行特征提取和匹配。
这些方法通过学习局部特征表示和上下文关系，可以进一步提高拼接图像的质量和鲁棒性。
基于深度学习的图像拼接算法研究
基于深度学习的图像拼接算法研究随着数字技术的不断发展，图像处理技术的应用正在不断拓展。
图像拼接是一项在数字图像处理领域中被广泛应用的技术，旨在将多幅图像拼接成一张大图像。
常见的图像拼接应用包括全景图像、高分辨率图像和区域扫描图像等。
而基于深度学习的图像拼接算法，可以为图像处理提供更高效、更精准的解决方案。
图像拼接算法的发展历程图像拼接作为一项复杂的数字图像处理任务，其算法的发展历程也经历了多个阶段。
早期的图像拼接算法主要采用的是基于特征匹配的方法，这种方法主要通过寻找多幅图像中的共同特征点，并将它们进行匹配。
然而，基于特征点匹配的方法存在一些固有的问题。
一方面，特征点的提取和匹配需要依赖于人工经验和专业知识，存在一定的主观性和误差性。
另一方面，当存在大量镜像、反转、旋转等场景时，该方法容易出现匹配错误。
随着计算机视觉领域的不断发展，图像拼接技术的应用也逐渐进入了深度学习的时代。
近年来，深度学习技术的不断进步，推动了基于深度学习的图像拼接算法的出现。
这种方法采用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等高级算法，可以在图像拼接过程中自动学习特征，避免了传统算法中的手工特征提取和匹配过程，从而提高了匹配的精度和效率。
基于深度学习的图像拼接算法的优点相比于传统的基于特征点匹配的图像拼接算法，基于深度学习的图像拼接算法具有以下优点：1. 免去传统算法中的手工特征提取和匹配过程，自动提取图像的共性和差异性。
2. 相对于传统算法，深度学习算法对于不同场景和光照条件下的图像变换更具有适应性，能够准确识别不同的相机位置和旋转角度，从而避免匹配错误的情况。
3. 在大型数据集合和复杂图像拼接中的表现更优，可以更好地处理大规模和高维度的图像数据。
4. 可以适用于多种应用场景，包括全景图像、高分辨率图像、区域扫描图像等。
基于深度学习的图像拼接算法的应用图像拼接技术广泛应用于多个领域，如航空测量、医学图像分析、遥感数据处理、虚拟现实等。
全景图像拼接技术研究及应用
全景图像拼接技术研究及应用近几年，全景图像（Panorama）的应用越来越广泛，如旅游景点展示、地图制作、VR（虚拟现实）和AR（增强现实）等应用。
全景图像拼接技术是实现全景图像的关键技术，其主要目标是将多幅重叠的图像拼接为无缝的全景图像。
本文将着重探讨全景图像拼接技术的研究现状和应用。
一、全景图像拼接技术的研究现状1. 传统方法传统的全景图像拼接方法主要包括两种：基于特征点法和基于区域分割法。
前者是将所有图像的特征点匹配，并基于配对点拼接成全景图像；后者则是通过图像的最大重叠区域来进行拼接，适用于图像没有重大的形变或视角变化等情况。
这两种方法的缺点都是易受噪声和遮挡等问题的影响，导致拼接的效果不理想。
2. 基于深度学习的方法近年来，深度学习技术的崛起对于全景图像拼接技术的提升也起到了重要的作用。
通过使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），可以提高全景图像拼接的效率和准确性。
2016年，百度提出了一种名为“DeepPano”的深度学习全景图像拼接算法，该方法利用神经网络从大量单张图像中学习特征和相机参数。
与传统方法相比，DeepPano算法具有更高的拼接速度和更好的拼接质量。
3. 基于视频的方法基于视频的全景图像拼接技术最近也引起了广泛的关注。
与多张照片的拼接不同，视频是连续的图像序列，具有更多的信息和上下文。
基于视频的全景图像拼接方法可以通过视频的连续性进一步提高拼接效果。
二、全景图像拼接技术的应用1. 地图制作全景图像拼接技术在地图制作上有广泛的应用。
通过利用卫星遥感图像、无人机摄影图像等数据源，可以快速生成高质量的地图制品，研究人员还利用全景图像拼接技术在地图中嵌入了VR功能，以帮助用户更好地了解地理信息。
2. 旅游景点展示全景图像拼接技术在旅游景点展示上也有广泛的应用。
通过拍摄景区周围的多张照片，将其拼接成一张完整的全景图像，游客可以更好地了解景区的地形、景观等信息。
基于特征相关的图像配准与拼接算法研究
８ ８・
科
韩 禹 王 港
（ 河北工业大学 控 制科 学与工程学院 ， 天津 ３ ０ ０ １ ３ ０ ） 摘 要： 图像 拼接技 术现在应 用的范围已经愈加广泛 ， 无论在计 算机视 觉 ， 三维重建 ， 医学图像 处理 ， 全景建设等领域都得 到了广泛 应用。 作为图像 处理领域的一门科学 ， 已经受到越 来越 多的重视。 本文对图像拼接的基本原理进行说 明介绍 ， 同时介绍一些基本的拼接 算 法， 主要是基于特征点的研究。并且对 图像拼接 未来的发展进行一个展望。 关键词 ： 图像 拼 接 ； 图像 配 准 ； 图像 融 合 １图像预处理
法 — — 几 何 校正 。 出现畸变后 ， 我们需要校正 。几何校正的一般思路是 以一 幅没
有失真的图像为准， 对 它的各个像素点进行分析 ， 建立一个模型。 然 后对失真图像的像素点 的数据信息和标 准的图像进行 比较 ， 找出两 者之间的关系 ， 然后进行校 正。我们最终 目的是为了找到校正后图 像 中每个像素的亮度值 。 具体操作为 ： ①对图像像素进行坐标变换 ， 找到一种数学关系 ， 建立图像像素点坐标和参考图对应点坐标 间的 图 １得到的角点提取 图像 关系， 根据这 一数 学关系校正所选 的图像各个控制点 的坐标 ， 即在 提取角点之后 ， 下一步是将这些角点进行 匹配 ， 找到相似的点。 图像 的行上逐点计算 出校正后每个控 制点 所对应的原始 图像 的位 我们使用 Ｎ Ｃ Ｃ最大相关法 的算法来完成 。 置。 ② 计算灰度 内插用 ｘ ， ｙ ） 表示几何基 准图像的坐标 系 ， 用ｇ （ ｘ ’ ， ３ 图像 融 合 在完成预处理和配准的准备工作之后 ， 将要融合图像 。通 过前 Ｙ ’ ） 表示校正后 的图像坐标系 ， 设两个 图像坐标系之间关系如下 ： ｙ ｈ ２ （ ｘ ， ｙ ） 面对 图像的预处理 以及配准 ， 两张 图片重合的部分可 以匹配的特征 以及相关的信息都 已获取 ，下面就是要将两 张图的重合部分融合 ， ｈ ｉ （ ｘ ， ｙ ） ＝ ∑ ∑ａ ｉ ｊ ｘ ｉ ｙ ￣ 变为一张图片。这张新的图片将集 合两张 图共有 的场景 ， 并且具有 较 高的清晰度。 为此 ， 我们需要合适正确的算 法。 下面介绍两种常用 的图像融合方法 。 ｈ （ ｘ ＇ ｙ ） ＝ ∑ ∑ｂ ｉ ｊ ｘ ｌ ｙ ￣ ３ ． １加权平 均法 。加权平均法 是对重合 区域 的像 素值进行 加 如果假设基 准图像为 ｆ （ ｘ ， ｙ ） ， 失真图像为 ｇ （ ｘ ’ ， Ｙ ’ ） 对 于同一控 权， 之后进行叠加平均 。这种方法 和平均值法比较接近。 制点它的灰度不变 ， 则有如下关系 ｆ （ ｘ ， ｙ ） ＝ ｇ （ ｘ ’ ， Ｙ ’ ） Ⅲ 。 ３ ． ２欧 氏距离法 。由于一幅图像 中的每个 像素的权重不 同， 它 ２ 图像 配 准 与到图像边沿 的距离成正 比 ， 离重叠 区域越近 ， 像素点 的光 强贡献 经过预处理之后 ， 图像可以开始进行 配准 。每 张图片都有其与 应该越大。 因此 ， 欧 氏距离法就是要计算 出距离 ， 来辨别出不同的像 众不 同的特征 ， 正确选取特征是完成好此项工作的前提 。选择特征 素点 ， 将不 同的权重分配给各个像素。融 合算 法中计算距离映射 ｄ 要遵循明显 ， 易于操作 的特征 。因此 ， 我们要选择 的特征就是角点 ， （ Ｘ ， Ｙ ） ， 利用块距离和欧式距 离 ， 计算 到最近 的透 明点或边 的距离 。 角点是指图像 中明显不 同的两种图案交界处 的点 ， 角点 的周 围有 明 融合变形 图像 的公式为 ： 显变化和差异的特征 。 角点是指沿 图像边缘曲线上 的曲率局部极大 值点 ， 或 者在一定条件下可 以放宽为 曲率大于一定 阈值 的点 。也就 ｃ ｃ ｘ ， ｙ ） ＿ 是说 ，角点是指图像上在二维空 间内灰度 和边 缘方向变化剧烈 的 ４ 图像 拼 接 缝 的 消 除 点， 和周围的邻点有着明显差异 。如 图 １ ， 水杯 ， 水笔 ， 键盘 ， 桌 面之 但 由于各种原 因及客观条件 的限制 ， 在某些情 况下 ， 当拍摄 照 间的交界处都是角点。本文所说 的角点主要指 Ｈａ ｒ ｒ ｉ ｓ 角点 ， 下面对 明的环境条件 不好 的下 ， 两 幅图像 的一些属性会发生改变 ， 如果不 Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 算子 的原 理做 一个简单 的介绍 ， Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 角 点检 测算法 只涉 及 做理会而强行 拼接的话 ， 会使拼 接位置上产生明显的拼接缝 ， 甚 至 到图像 的一阶导数 ， 首先定义矩 阵 Ｍ： 出现模糊失真的情况 。 这样的话我们很难说拼接获得了成功 。因此
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究
ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ ｆ ｏ ｒ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ，ａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ， Ｕｓ ｅ ｔ ｈ ｅ Ｒ ＡＮＳ ＡＣ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｔ ｏ ｅ —
曾 瑶 喻 擎苍 袁 俊
（ 浙江理工大学信息学院， 浙江 杭州 ３ １ ０ ０ １ ８ ）
摘 要
给 出 一 种 基 于 特 征 点 的 图像 拼 接 方 法 ， 该 方 法采 用 对 于 尺 度 具 有 鲁 棒 性 的 Ｓ Ｉ Ｆ ． ｒ 算 法进 行 特 征 点 的 提 取 与 匹 配 ， 计 算 出特 征 匹 配 点后 ， 使用 Ｒ Ａ Ｎ Ｓ Ａ Ｃ算法剔除误配 ， 并计 算 出两 幅 图像 之 间 的 坐 标 变换 关 系矩 阵 Ｈ。 最终 使 用 加 权 平 滑 算 法 完 成 了 图像 的无 缝 拼 接 。 实验 证 明 ， 该 算 法有 效 提 高 了图像 拼 接 的 效 率和 准 确 性 。
● ｜ ． ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 在这一步 里面 ， 主要是建立 高 斯 金 字 塔 和 ＤＯＧ（ Ｄｉ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ
过重采样 后合成一 幅包含各个 图像序列 信息 的宽视角 场景 的 、 完整的 、 高清 的新 图像 技 术 ， 最 重 要 的 两 个 部 分 是 图 像 匹 配 和 图
图像 拼 接 是 计 算 机 视 觉 领 域 的 一 个 重 要 分 支 。 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
基于特征的图像拼接融合技术的研究与实现
２图像配准后处理
图像 配准后处理包括 图像亮度调整 、 图像融合、 融合鬼影消 除。
在实 际拍摄过程 中会 因光源、 曝光、 拍摄角度 ， 不同照片亮度存在 一 Ｔ Ｊ， ／ … 一、 ｆ Ｔ 定的差异 ， 亮度调整最简单的方法是根据图像 亮度值的比例模型进 值， 则 以窗 口中心点作 为角 点， 公式为 Ｅ（ ｕ， ｖ） ＝厶 ’Ｙ 行调 整 ， 简单快速 。 图像融合方法包括直接平均法 、 加权平均法 、 距 （ ｘ十 ｕ， ｙ十 Ｖ） Ｉ（ ｘ， ｙ 其 中Ｗ（ ｕ， ｙ ） 为图像 窗 口， 平移（ ｕ ， ｖ ） 表示 离权 重法 、 对 比度调整法等 ， 从整体上看 ， 距离权重法效果较好 ， 实 水平 、 垂直 、 对角线与反对角线 四个方 向， 计算速度快 ， 其对强边界 测几乎看不到拼接痕迹 ， 实现无缝拼接 。 当处理运动场景时 ， 拼接图 非常敏感 。 基于不变量 的图像配准方法较复杂 ， 主要包￣Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 算法、 像存在运动物体， 采用距 离权重法融合物体会出现相互重叠在一起
关键词 ： 图 像 拼接 融合技术 特征 全景 中图分类号： Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献标识 码： Ａ
文章编 号： １ ０ ０ ７ — ９ ４ １ ６ （ ２ ０ １ ６ ） ｌ １ 一 Ｏ １ １ ６ － ０ １
图像拼 接融 合是 指将具有重合部分 的图片拼接为一张宽场景 理论上不存在误 差。 在 图像多次拼接过程 中， 需要 消除多幅图拼 接 无缝 的图像 片技术 ， 被广泛用于天文 、 海底勘测 、 气象预报 、 虚拟现 累 积 误 差 ， 需 采 用 全局 匹配 法 纠 正误 差 ， 方法 主 要 包 括 多 帧 调整 技 实、 数码相机等领域。 基于特征 的图像配准是 图像拼接的重要组成 术、 线性方程 、 基 于对 应点多帧调整 、 逐步扩大拼接法 ， 将图像投影 到柱 面 图像 坐标 系再进 行配 准 便是 一种 逐步 扩大 全 局 匹配法 ， 散需 要 部分 ， 本次研究试就该领域研究进行概述 ， 并尝试构建相关的算法 。
基于特征点的图像拼接算法研究
基于特征点匹配的拼接算法研究与实现
ＨＥ Ｋｕｎ， ＺＨＡＮＧ ｅ ｇ ｃ ｕ Ｆ ｎ — ｈ ｎ， ＭＥＮＧ ａ ｇ ｌ ｉ Ｓ Ｘｉｎ —ｅ ， ＯＮＧ ａ — ｉ Ｚｈ ｎ ｗｅ
（ ｏｅｅｏ ｌｃ ｏｉ Ｓ ｉ ｃ ｎ ｎｉｅｒ ｇ ｉｎＵ ｉ ｒｔ，Ｃ ａ ｇｈ ｎ１０ １ Ｃ ｉａ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｅｔ ｎｃ ｃｅ ｅａｄＥ ｇ ｅｎ ，Ｊｉ ｎｖ ｓｙ ｈｎｃｕ ３ ０２， ｈｎ ） ｌ Ｅ ｒ ｎ ｎ ｉ ｌ ｅｉ
Ｍａ ． ０ ｌ ｔ２ １
文 章 编 号 ：６ １５９ （ ０ １ ０ －１４０ １７ －８ ６ ２ １ ）２０ ６ － ５
基 于特 征 点 匹配 的拼 接算 法 研 究 与 实现
贺 琨 ，张凤 春 ，孟祥 磊 ，宋 占伟
（ 林 大 学 电子 科 学 与 工 程学 院 ，长 春 １０ １ ） 吉 ３０ ２
第２ ９卷
第２ 期
吉 林 大 学 学 报 （ 息 科 学 版） 信
Ｊｕｎ ｌ ｆｉｎＵ ｉ ｒ ｔ Ｉｆ ｍａｏ ｃ ｎｅＥ ｉｏ ） ｏ ｒａ ｏ ｌ ｎ ｅｓｙ（ｎｏ ｔ ｎＳ ｉ ｃ ｄｔｎ Ｊｉ ｖ ｉ ｒ ｉ ｅ ｉ
Ｖｏ ． Ｎｏ ２ １２９ ．
２１ ０ １年 ３月
Ａ ｂ ｔ ａ ｔ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｏｖ ｈ ｒ ｂ ｅ ｏ ｏ ｆｅ ｔｉ ｍａ ｅ ｓｉ ｈ ｎ ａ ｓ ｄ ｂ ｈ ｏ ａｉｎ ｓｒ ｃ ：Ｉ ｒ ｅ ｏ ｓ ｌ ｅ ｔ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｆｐｏ ｒｅｆｃ ｎ ｉ ｇ ｔ ｃ ｉ ｇ ｃ ｕ ｅ ｙ ｔ ｅ ｒ ｔｔｏ ｔ
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基于SIFT特征点的图像拼接技术研究
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究基于SIFT特征点的图像拼接技术研究图像拼接是指将多张局部图像无缝拼接成一幅全景图像的过程。
在计算机视觉和图像处理领域，图像拼接是一项挑战性的任务，需要解决视角变化、光照不一致、尺度变化等问题。
为了解决这些问题，研究者提出了基于尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）的图像拼接技术。
SIFT特征点是一种基于局部特征的图像描述方法，具有尺度不变性和旋转不变性。
它通过检测图像中的关键点，然后提取关键点周围的局部特征向量。
SIFT特征点具有以下几个特点：（1）尺度不变性：SIFT特征点可以在不同尺度下检测和匹配；（2）旋转不变性：SIFT特征点对图像的旋转具有鲁棒性；（3）局部特征描述：SIFT特征点通过提取关键点周围的局部特征向量来描述图像。
在图像拼接中，SIFT特征点的检测和匹配是关键环节。
首先，通过尺度空间极值检测来检测出图像中的SIFT特征点。
尺度空间极值检测是在不同尺度下寻找像素点的局部最大或最小值，从而确定图像中的关键点。
这一步骤可以通过高斯金字塔来实现，高斯金字塔是在不同尺度下对图像进行平滑处理，然后通过差分金字塔来检测图像的极值点。
接下来，对于每个关键点，通过SIFT算法计算其局部特征向量。
SIFT算法分为关键点的定位和方向分配两个步骤。
关键点定位使用关键点的尺度空间极值来确定关键点的准确位置。
方向分配则是为关键点分配一个主方向，用于后续的特征描述。
在方向分配过程中，SIFT算法使用梯度直方图来描述关键点周围的梯度信息，并选择梯度直方图中的峰值作为关键点的主方向。
经过关键点的检测和特征向量的计算后，接下来需要进行关键点的匹配。
关键点的匹配是指找到在两幅图像中具有相似特征的关键点对。
在进行关键点的匹配时，通常使用最近邻匹配和次近邻匹配的方式进行。
最近邻匹配是指对于每个关键点，在另一幅图像中找到距离最近的关键点作为匹配点；次近邻匹配则用于判断最近邻匹配的可靠性，通过计算最近邻和次近邻之间的距离比值来筛选匹配点。
基于特征的图像拼接算法研究的开题报告
基于特征的图像拼接算法研究的开题报告一、选题背景：随着图像处理技术的不断发展，图像拼接技术在很多领域得到了广泛的应用。
图像拼接技术能够将多幅图像拼接为一幅大图像，可以用于制作全景图像、卫星地图、医学影像、视频合成等领域。
图像拼接技术涉及到多种算法，特征匹配是其中一种比较关键的算法，因此基于特征的图像拼接算法研究具有一定的重要性和应用价值。
二、选题目的：本论文旨在研究基于特征的图像拼接算法，通过深入理解和探究图像拼接的原理和算法，实现对多幅图像的自动拼接，并比较不同特征匹配算法的效果差异，探索更加高效、准确的图像拼接方法。
三、选题内容：（1）分析现有的图像拼接算法，并比较它们的优劣。
（2）深入研究基于特征的图像拼接算法。
（3）对特征匹配方法进行对比实验，比较算法性能。
（4）设计并实现基于深度学习的图像拼接算法。
（5）通过实验验证算法的效果并对比现有算法。
四、选题意义：本论文的研究旨在提高图像拼接的效率和准确性，使其更加适用于实际应用中的需要。
同时，本论文的研究具有一定的理论研究和技术创新的意义。
五、研究方向与研究方法：（1）研究方向：图像拼接算法。
（2）研究方法：分析现有算法、模拟实验、对比研究、设计算法、验证算法。
六、论文结构与进度安排：（1）绪论。
简要介绍图像拼接技术背景和研究意义，论述本文研究内容和方法，提出本论文的研究框架和研究思路，论文的组成部分和章节安排。
（2）图像拼接算法研究。
介绍图像拼接的基本概念和相关算法，比较现有算法的优劣，探讨图像拼接的实现方法和技术难点，分析图像拼接中的特征匹配算法。
（3）基于特征的图像拼接算法设计。
设计基于特征的图像拼接算法，包括特征提取方法、特征匹配方法、图像拼接方法等。
（4）基于深度学习的图像拼接算法设计。
基于深度学习技术，设计图像拼接算法，并进行实现和实验验证。
（5）实验与结果分析。
通过实验数据对算法进行验证，比较不同算法的实验结果，分析算法优劣性，探究优化算法的方法和途径。
UAV航拍照片的拼接与地图生成技术研究
UAV航拍照片的拼接与地图生成技术研究随着无人机应用的广泛推广，航拍照片的拼接与地图生成技术也变得愈发重要。
无人机航拍照片可以提供高分辨率、全景视角的图像，能够用于土地测绘、城市规划、环境监测等各个领域。
本文将对UAV航拍照片的拼接和地图生成技术进行研究，并探讨相关应用。
一、UAV航拍照片的拼接技术1.1 特征点提取与匹配UAV航拍照片的拼接主要基于特征点提取与匹配的方法。
首先，通过图像处理算法，在每张照片中提取出一系列的特征点，如角点、边缘等。
然后，根据特征点的描述子，利用匹配算法将多张照片中的对应特征点进行匹配。
通过匹配算法，可以得到多个特征点的对应关系，为后续的拼接提供了基础。
1.2 基于特征点的图像拼接基于特征点的图像拼接主要分为两个步骤：图像变换和图像融合。
首先，通过计算特征点之间的拓扑关系，确定相邻照片之间的变换关系，如平移、旋转、缩放等。
然后，使用图像变换算法，将相邻照片进行变换，使其在坐标系上对齐。
最后，通过图像融合算法，将对齐后的照片进行融合，生成一幅完整的全景图像。
1.3 基于特征区域的图像拼接除了基于特征点的拼接方法，还有一种基于特征区域的拼接方法。
这种方法将照片分割成多个区域，然后通过匹配算法找到相邻区域之间的对应关系。
通过找出相邻区域的对应关系，可以实现照片的拼接。
相比于基于特征点的拼接方法，基于特征区域的拼接方法可以更好地处理照片中的纹理变化和形状变化。
二、地图生成技术2.1 点云重建在UAV航拍照片的地图生成过程中，点云重建是一个重要的步骤。
通过多个照片的拼接，可以得到一张全景图像，但其中的深度信息是缺失的。
点云重建技术可以通过匹配算法和三维重建算法，将照片转换为三维点云数据，从而获得地图的三维结构。
点云重建可以通过稠密点云和稀疏点云两种方式来实现，可以根据需求选择合适的重建精度。
2.2 地图融合与优化在得到点云数据后，需要进行地图融合与优化的操作。
地图融合是将多次拍摄的点云数据进行融合，生成一张完整且无重叠的地图。
基于特征点驱动的CT图像配准与拼接方法研究
作者姓名： 学科专业： 导师姓名： 完成时间： 曹 新 华 生物医学工程 冯焕清 教授 李传富 主任医师 二○一○年五月十三日
University of Science and Technology of China
A dissertation for master ’s degree
III
Abstract
matched points were found by SIFT algorithm, achieving automatic matching feature points. For the image registration, we focused the research on the method of feature point-driven image registration. Based on the thin-plate spline interpolation algorithm, we realized the registration of two CT brain images, and also designed a globe feature vector based method to remove the error matched points of images that required for registration. Finally, primary research on medical images mosaic was conducted by using the method of feature point-driven image mosaic, and complete algorithm and programming procedures were proposed for two CT chest images mosaic. In accordance with the characteristics of medical images, the error matched points of images that required for mosaic were removed by random sample consensus (RANSAC) algorithm and statistics slope algorithm. We appreciate the support of National Nature and Science Foundation of China (project No 60771007).
基于特征点配准的图像拼接技术研究
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（ 辑 ： Ｑ） 编 、
另 外 ， 用 物 联 网 进行 配送 服务 还 可 以实 时 跟 踪 货 物 的 配 送 状 运 态 ， 确 合 理 地计 划 和 管理 货 物 的预 期 送 达 时 间 。在 货 物 销 售 准 环节 ， 统 的 物 流模 式 是 售 货 员人 工 找 寻 货 物 并 出 售 产 品 ， 果 传 如 在销 售 物 流 环 节 引 入 物 联 网 技术 ， 当顾 客 提 取 贴 有 电 子标 签 则 的货 物 时 ， 能售 货 系 统 会 通 过 信 息 自动 感 应 并 识 别 货 物 ， 智 这 样 一 方 面 可 以迅 速标 识 出顾 客 提取 的商 品数 量 和 价 格 ， 高 提 销售 效 率 ； 一 方 面也 可 以避 免 某 些 顾 客 偷 盗 商 品 的 行 为 ， 免 另 避 企 业 或 销 售 方 的无 谓损 失 。 目前 ， 国 的物 流 业 信 息 化 水 平 仍不 高 ， 我 自动 化 水 平 也 很 低， 整个 物 流 行 业 的总 体 效 率 还 有 待 提 高 。物 联 网 的 出现 开 阔 了我 们 的 视野 ， 给 了 物 流 业 一 个 巨 大 的 发展 良机 ， 们 一 定 要 也 我 借 力 物联 网来 主动 地 全 面提 升 我 国物 流 业 的 智 能 化 、 自动 化 与 信 息 化水 平 。
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究基于SIFT特征点的图像拼接技术研究摘要:图像拼接是指将多幅图像无缝地拼接在一起，形成一幅全景图像。
基于SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征点的图像拼接技术是一种常用的方法。
本文针对基于SIFT特征点的图像拼接技术进行研究，主要包括特征点提取、特征点匹配、图像校正和图像融合四个步骤。
通过对这些步骤的研究和实验验证，证实了基于SIFT特征点的图像拼接技术在图像拼接中的有效性和稳定性。
1. 引言随着数字、媒体和计算机技术的快速发展，图像处理在各个领域得到广泛应用。
图像拼接技术能够将多幅图像无缝地拼接在一起，不仅可以增加图像的视野范围，还能够还原实际场景中的细节信息，因此在摄影、航拍、地理信息系统等诸多领域具有重要应用价值。
2. SIFT特征点提取SIFT特征点提取是基于图像局部特征的一种方法。
它通过寻找图像中具有独特性、稳定性和可重复性的关键点，提取出图像的局部描述符。
SIFT特征点具有尺度不变性和旋转不变性，能够在不同图像中进行匹配。
在SIFT特征点提取过程中，首先通过高斯金字塔和DoG(Difference of Gaussian)算子进行尺度空间的极值检测，然后通过主方向估计和关键点描述子计算获取关键点的特征描述。
3. 特征点匹配特征点匹配是图像拼接中最关键的一步。
在SIFT特征点匹配中，常用的方法是使用KD树或暴力匹配方法进行最近邻搜索。
通过计算关键点之间的欧式距离或向量夹角，找到最佳匹配点对。
同时，为了减小误匹配的影响，常常使用比值测试或RANSAC算法进行筛选和剔除。
4. 图像校正图像校正是为了消除图像拼接过程中产生的几何畸变。
通过估计相机的内外参数，对图像进行扭曲矫正，使得多幅图像在同一个坐标系下进行拼接。
常用的方法有相似变换、仿射变换和透视变换等，具体校正方法的选择取决于拼接图像的几何关系。
5. 图像融合图像融合是将多幅图像拼接成一幅全景图像的最后一步。
基于特征点的图像拼接算法研究与实现
１ 多 尺 度 Ｈａｒ ｒｉ 征 点 提 取 算法 ｓ特
为 了克 服 传 统 的 Ｈａｒ ｒｉ ｓ特征 点 提 取 算 法 不 具 有
抗 缩 放 功能 的特 点 ， 本文 采 用 了多尺 度 的 Ｈ ｒｉ 特 征 ａｒ ｓ
全 景 图像拼 接是在 固定 视点 用照相 机或 者摄 像 机 旋 转 拍 摄 得 到 的重 叠 图 像 拼接 生 成 ３ ０无 缝 全 景 图 ６。 像 的 绘 制 技术 ， 它是 基 于 图像 绘 制 Ｉ Ｒ（ｍａ ｅＢ ｓｄ Ｂ Ｉ ｇ — ａｅ Ｒｅ ｄ ｒ 的研究 热点 与关键 技术 。近年来 ， ｎ ｅ） 研究 人 员进 行 了大 量 且有 意 义 的工作 ， 出 了许 多 有 效 的 图像 拼 提 接算 法 ， 但是 各种 算法都 存在 局限性 。
姜 丽凤 巩 建 学
・
（ 东工 业职 业 学 院 山 东淄博 山
２ ５４ ） ５ ０ ９
【 摘 要 】针 对传统 的图像 拼接 算 法 中存在 的误 匹配 率较 高 的 问题 ，采用 了基 于特 征 点 的 图像 配准 算 法。在 提 取
特征 点 阶段 ，采用 了多尺度 的 Ｈａｒ ｒｉ ｓ特征 点提 取 算法 ；在 特征 点 匹配 阶段 ，采 用 的是 改进 的基 于相 关窗 口的特
① 对 每一 层 ｚ 的高 斯 塔 图像 中 的每 一 个 点 （ 上 ｚ，
Ｙ） 用梯 度 函数进 行平 滑 ， 出 图像用 函 数 （ ， 表 输 ｚ ）
示 ， 滑公 式 如下 ： 平
（ ） ｚ， 一 Ｐｆｚ，， （ ． ） ） Ｐｔｚ，， （ ． ＊ｇ （ ， ） ） ）
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基于特征点匹配的图像拼接技术研究
近年来，随着数字图像技术的飞速发展，图像处理领域的研究也日益深入。
其中，图像拼接技术一直是一个备受关注的热门话题。
图像拼接可以将多幅图像拼接成一张更大的图像，拼接后的图像可以展示更多的内容并且视觉效果更为统一，从而增强了图像的表现力。
本文将探讨基于特征点匹配的图像拼接技术的研究。
一、图像拼接的基本原理
在进行图像拼接之前，需要先获取需要拼接的图像。
另外，在进行图像拼接的
过程中，需要选定某个图像作为拼接的基准图像，然后将其他的图像与该基准图像进行拼接。
图像拼接的基本原理就是通过将各个小图像匹配并拼接成一个大图像，来实现图像的放大或者拼凑的需求。
拼接过程中，需要考虑如下几个要素：
1. 特征匹配：在进行图像拼接之前，需要对各个小图像之间的特征点进行匹配。
特征点包括颜色、形状、对比度等等信息。
2. 图像转换：在匹配特征点之后，需要将各个小图像进行矩阵变换，从而实现
小图像和基准图像的空间匹配。
3. 拼接处理：将各个小图像拼接到基准图像上，并对其进行处理，排除几何变
换带来的差异，保持整个大图像的平衡和完整性。
二、基于特征点匹配的图像拼接技术
特征点指的是图像中比较明显的一些关键角点，相比于普通像素点，特征点能
更加准确地代表图像的特征和结构。
因此，选取和匹配特征点是实现图像拼接的重要环节之一。
基于特征点匹配的图像拼接技术是一种比较高效和准确的图像拼接方法。
主要
基于下列步骤进行：
1. 特征提取：对需要拼接的图像进行特征点的提取和描述。
特征点提取算法包
括SIFT，SURF，FAST等常用算法。
2. 特征匹配：利用特征点描述子进行匹配，分为粗匹配和精确匹配两个阶段。
粗匹配时使用肯定匹配匹配，接着使用RANSAC算法筛选出符合条件的匹配点，
并通过最小均值误差法计算变换矩阵。
3. 图像转换：在完成特征点匹配后，根据匹配点之间的关系，计算变换矩阵，
并将需要拼接的图像根据变换矩阵进行变换，使各个小图像与大图像空间位置对应。
4. 拼接处理：根据变换矩阵，将拼接图像变换到基准图像的坐标系下，在重叠
区域对图像进行混合操作，使得拼接后的图像平滑自然。
三、基于特征点匹配的图像拼接技术的优缺点
基于特征点匹配的图像拼接技术的优点是能够提取到图像的关键信息，进行精
确匹配，因此能够保证拼接的效果。
同时，该技术能够进行自动化处理，减少了人工干预，提高了效率和准确度。
以SIFT算法为例，该算法具有较高的重复性和独
特性，能够在旋转、平移和缩放等条件下保持相对不变的匹配结果。
然而，该技术也存在一些局限性和问题。
首先，特征点是人为提取的，因此会
受到用户的专业水平和经验的影响；其次，如果拼接的图像内全是纯色或者重复纹理区域，可能难以获取到有效的特征点，影响匹配结果。
另外，由于该技术需要通过变换矩阵进行变换，因此在变换过程中可能会带来一些掩盖区域的损失。
四、结语
综合而言，基于特征点匹配的图像拼接技术具有优异的效果和高效的处理方式，能够广泛应用于图像处理、地图制作、拍摄影像等多种领域。
当然，也要认识到其局限性和缺点，每种技术在实际应用中都需要因时而变，因地制宜。