图像拼接算法及实现(二).
计算视觉——图像拼接融合
计算视觉——图像拼接融合⼀、全景图像拼接原理介绍1.1 背景介绍 图⽚的全景拼接如今已不再稀奇，现在的智能摄像机和⼿机摄像头基本都带有图⽚⾃动全景拼接的功能，但是⼀般都会要求拍摄者保持设备的平稳以及单⽅向的移动取景以实现较好的拼接结果。
这是因为拼接的图⽚之间必须要有相似的区域以保证拼接结果的准确性和完整性。
本⽂主要简单描述如何⽤ Python 和 OpenCV 库实现多张图⽚的⾃动拼合。
1.2 基本原理要实现两张图⽚的简单拼接，其实只需找出两张图⽚中相似的点 (⾄少四个，因为 homography 矩阵的计算需要⾄少四个点)，计算⼀张图⽚可以变换到另⼀张图⽚的变换矩阵 (homography 单应性矩阵)，⽤这个矩阵把那张图⽚变换后放到另⼀张图⽚相应的位置 ( 就是相当于把两张图⽚中定好的四个相似的点给重合在⼀起)。
如此，就可以实现简单的全景拼接。
当然，因为拼合之后图⽚会重叠在⼀起，所以需要重新计算图⽚重叠部分的像素值，否则结果会很难看。
下⾯是书上原图的全景拼接结果:⼆. 图像拼接介绍图像拼接在实际的应⽤场景很⼴，⼩到我们⼿机的全景图⽚，⼤到航天领域和地理图像领域，都会⽤到推向拼接，图像拼接的结果好坏会直接影响接下来⼯作的进⾏。
下⾯介绍⼀下图像拼接中常⽤的⽅法。
2.1 图像拼接步骤针对某个场景拍摄多张/序列图像计算第⼆张图⽚和第⼀张图⽚的变换关系将第⼆张图像叠加到第⼀张图像的坐标系中变换后的融合/合成如果是多图场景，重复上述步骤那么如何就散图像间的变换关系呢？⾸先提取两幅图像的特征点并⽣成描述⼦，对两张图像进⾏特征匹配，然后就可以计算图像的变换结构。
图像的变换结构有位移，旋转，尺度⼤⼩变换，仿射和透视。
2.2 图像拼接算法图像拼接⾸先进⾏特征点匹配，这⾥特征点匹配使⽤的是Sift特征检测。
由于图像是将三维景物显⽰在2D平⾯上，图像中的景物的三维信息丢失，所以拼接时经常会有“⿁影”的出现，例如下图：三.APAP算法APAP算法全称As-Projective-As-Possible Image Stitching，也是图像拼接算法的⼀种。
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。
图像的拼接----RANSAC算法
图像的拼接----RANSAC算法⼀、全景拼接的原理1.RANSAC算法介绍RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(outliers，偏离正常范围很远、⽆法适应数学模型的数据)，即数据集中含有噪声。
这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产⽣的。
同时RANSAC也假设，给定⼀组正确的数据，存在可以计算出符合这些数据的模型参数的⽅法。
2.使⽤RANSAC算法来求解单应性矩阵在进⾏图像拼接时，我们⾸先要解决的是找到图像之间的匹配的对应点。
通常我们采⽤SIFT算法来实现特征点的⾃动匹配，SIFT算法的具体内容参照我的上⼀篇博客。
SIFT是具有很强稳健性的描述⼦，⽐起图像块相关的Harris⾓点，它能产⽣更少的错误的匹配，但仍然还是存在错误的对应点。
所以需要⽤RANSAC算法，对SIFT算法产⽣的128维特征描述符进⾏剔除误匹配点。
由直线的知识点可知，两点可以确定⼀条直线，所以可以随机的在数据点集中选择两点，从⽽确定⼀条直线。
然后通过设置给定的阈值，计算在直线两旁的符合阈值范围的点，统计点的个数inliers。
inliers最多的点集所在的直线，就是我们要选取的最佳直线。
RANSAC算法就是在⼀原理的基础上，进⾏的改进，从⽽根据阈值，剔除错误的匹配点。
⾸先，从已求得的匹配点对中抽取⼏对匹配点，计算变换矩阵。
然后对所有匹配点，计算映射误差。
接着根据误差阈值，确定inliers。
最后针对最⼤inliers集合，重新计算单应矩阵H。
3.基本思想描述：①考虑⼀个最⼩抽样集的势为n的模型(n为初始化模型参数所需的最⼩样本数)和⼀个样本集P，集合P的样本数#(P)>n，从P中随机抽取包含n 个样本的P的⼦集S初始化模型M；②余集SC=P\S中与模型M的误差⼩于某⼀设定阈值t的样本集以及S构成S*。
S*认为是内点集，它们构成S的⼀致集(Consensus Set)；③若#(S*)≥N，认为得到正确的模型参数，并利⽤集S*(内点inliers)采⽤最⼩⼆乘等⽅法重新计算新的模型M*；重新随机抽取新的S，重复以上过程。
最新 图像拼接算法及实现(2)-精品
图像拼接算法及实现(2)2.1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2.2 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。
2.3 图像的预处理2.3.1 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。
图像拼接算法及实现(二).
图像拼接算法及实现（二）3.3.2 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、Hannah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:（1）计算各像素点的兴趣值IV (interest value)，例如计算像素点(c,r)的兴趣值，先在以像素点((cr)为中心的n n的影像窗口中(如图3.3.2所示的5 5的窗口)，计算四个主要方向相邻像元灰度差的平方和。
图3.3.2 Moravec 算子特征点提取示意图VVVV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=min{ 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。
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。
图像拼接算法及实现.
图像拼接算法及实现论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要：图像拼接(image mosaic)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、视觉、遥感图像处理、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。
本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。
在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。
首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。
然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。
最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。
本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。
Abstract：Image mosaic is a technology that carries on thespatial 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. 。
图像拼接技术研究与实现
图像拼接技术研究与实现图像拼接技术研究与实现摘要：随着计算机技术和数字图像处理技术的快速发展，图像拼接技术被广泛使用于各个领域。
图像拼接是将多幅图像无缝地拼接在一起，形成具有较大视场角和更高分辨率的全景图像。
本文通过对图像拼接技术的研究，详细介绍了图像拼接的原理、方法和实现过程，并通过实验验证了图像拼接技术的有效性和实用性。
一、引言图像拼接技术是指通过将多幅图像进行无缝拼接，形成一幅具有更大视场角和更高分辨率的全景图像。
在很多领域，如遥感、虚拟现实、医学影像等，都需要获得更大视野和更高分辨率的图像信息来满足需求，图像拼接技术应运而生。
图像拼接技术通过对图像进行几何校正、图像匹配和融合处理等步骤，实现多幅图像的无缝拼接。
二、图像拼接的原理和方法1. 图像几何校正：图像拼接的第一步是对输入图像进行几何校正，使其在相同的几何参考系下。
常用的几何校正方法包括相机标定和图像特征点对齐。
相机标定通过获取相机的内外参数，将图像转换为相同的坐标系。
图像特征点对齐是通过提取图像中的特征点，然后通过特征点匹配实现图像几何校正。
2. 图像匹配：图像匹配是图像拼接的关键步骤，它的目标是找到多个图像之间的对应关系。
图像匹配可以通过特征点匹配、相似性度量、颜色直方图匹配等方法实现。
特征点匹配是常用的图像匹配方法，它通过提取图像的特征点，并通过特征点的位置和描述子进行匹配。
相似性度量是比较两个图像之间的相似性，常用的相似性度量方法包括均方误差、互信息、结构相似性等。
颜色直方图匹配是一种基于颜色分布的匹配方法，它通过比较图像的颜色直方图来判断图像之间的相似性。
3. 图像融合：图像融合是指将多个图像进行像素级别的融合，使得拼接后的图像具有更高的质量和连续性。
常用的图像融合方法包括加权平均法、多分辨率融合法、泊松融合法等。
加权平均法是最简单的图像融合方法，它通过对每个像素进行加权平均来实现图像的融合。
多分辨率融合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分辨率的子图像，并通过对子图像的融合来实现整幅图像的融合。
实验5 图像拼接
二、图像拼接的前期处理工作
5.
色调调整
色调调整是遥感数字图像拼接技术的一个重要环节。不 同时相或成像条件存在差异的图像，由于要拼接的图像 辐射水平不一样，图像的亮度差异比较大，若不进行色 调调整，拼接后的图像，即使几何位置很精确，也会由 于色调不同，而不能很好的满足应用。因此，必须进行 色调调整这一步骤。
二、图像拼接的前期处理工作
2.
预处理工作
包括辐射校正、去条带和斑点、几何纠正。
3.
确定实施方案
在进行多幅图像拼接时，拼接方案的好坏直接影响着工 作时间和工作量。为此，需要首先确定标准像幅，一般 位于拼接区中央，其次决定拼接顺序，即以标准图幅为 中心，由中央向四周逐步散开。
4.
确定实施方案
包括遥感图像拼接工作的进行主要是基于相邻区域的重 叠区。无论是色调调整，还是几何拼接，都是将重叠区 作为基础进行的。
三、运用Erdas进行图像拼接
Mosaic Tool窗口有菜单条、工具条、图形 窗口和状态条4部分组成，其中菜单条中的 菜单命令及功能如表1所列，工具条中的图 标及其功能如表2所列。
表1.菜单条中的菜单命令及功能
三、运用Erdas进行图像拼接
表1.菜单条中的菜单命令及功能(接上)
三、运用Erdas进行图像拼接
调整完成后，在Mosaic Tool窗口单击，退出图像叠置 组合状态。
三、运用Erdas进行图像拼接
4.
图像匹配设置
在Mosaic Tool工具条单击Set Intersection Mode图标， 进入设置图像关系模式。单击Overlap Function图标，打开 Set Overlap Function对话框。 在Set Overlap Function对话框中设置一下参数：
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。
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。
图像拼接
图像拼接技术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。
图像拼接流程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:a)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。
b)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。
c)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。
d)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。
e)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。
下图给出了图像拼接的基本流程图。
相邻图像的配准及拼接是全景图生成技术的关键,有关图像配准技术的研究至今已有很长的历史,其主要的方法有以下两种:基于两幅图像的亮度差最小的方法和基于特征的方法。
本文采用基于特征模板匹配特征点的拼接方法。
该方法允许待拼接的图像有一定的倾斜和变形,克服了获取图像时轴心必须一致的问题,同时允许相邻图像之间有一定色差。
全景图的拼接主要包括以下4个步骤：图像的预拼接,即确定两幅相邻图像重合的较精确位置,为特征点的搜索奠定基础。
特征点的提取,即在基本重合位置确定后,找到待匹配的特征点。
图像矩阵变换及拼接,即根据匹配点建立图像的变换矩阵并实现图像的拼接。
基于分布式计算的图像拼接算法设计与实现
基于分布式计算的图像拼接算法设计与实现随着数字摄像技术的快速发展，人们拍照的习惯也在变化。
越来越多的人习惯于用相机或手机拍摄全景图片，以展示完整的场景效果。
但是，由于照片拍摄时的限制和景物的排布，很难达到完全满意的效果。
因此，图像拼接技术应运而生，在很大程度上改善了照片的效果，实现了更好的视觉效果。
本文将讨论分布式计算技术在图像拼接算法中的应用。
一、图像拼接技术概述图像拼接技术是一种将多幅图像拼接成一幅大的全景图像的技术。
它的基本原理是在重叠区域内识别匹配点，确定图像的变换参数，然后根据参数进行图像的扭曲变换，使得不同图像之间无缝衔接变成一张完整的大图像。
图像拼接技术对于摄影爱好者和测量工作者具有重要意义。
二、传统图像拼接算法分析传统的图像拼接算法可以分为以下几个步骤：1.图像特征提取：提取图像的特征点，用于寻找匹配点。
2.匹配点的寻找：采用特定算法，在多个图像之间寻找匹配点。
3.变换参数的求解：基于匹配点求解旋转、平移、缩放等变换参数。
4.图像扭曲变换：通过变换参数计算图像像素点位置，变换图像以实现拼接。
传统图像拼接算法的主要缺点是运算速度较慢，同时需要大量的记忆体来存储图像。
如果处理大量的图像，这些缺点将变得更加明显。
三、基于分布式计算的图像拼接算法的实现为了解决传统图像拼接算法的缺点，分布式计算技术逐渐被引入到图像处理领域。
基于分布式计算的图像拼接算法一般包括以下几个步骤：1.图像划分：将大图像切割成小图像，减少存储开销。
2.图像拼接：将分割后的小图像分别在多台计算机上进行匹配、变换和拼接。
3.图像合并：将多台计算机生成的小图像合并成完整的全景图像，需要相应的算法支持。
基于分布式计算的图像拼接算法可以有效地提升算法运算速度，同时还可以降低存储开销。
通过对于计算节点之间任务的分配和流程的控制，可以高效地利用计算资源，让算法在实际的应用场景下发挥最大的作用。
四、基于分布式计算的图像拼接算法的发展趋势与传统的受限于单一CPU的图像拼接算法不同，基于分布式计算的全景图像拼接算法在最近几年快速发展。
图像处理中图像拼接的使用教程
图像处理中图像拼接的使用教程图像拼接是图像处理领域中常用的技术之一，它可以将多张图像拼接成一张完整的图像。
图像拼接在许多领域都有广泛的应用，比如摄影、计算机视觉和地理信息系统等。
本文将介绍图像拼接的基本概念、步骤和常用的算法，帮助读者了解和掌握图像拼接的使用方法。
一、图像拼接的基本概念图像拼接是将多张图像合成一张完整的图像的过程。
通常情况下，我们可以将待拼接的图像称为输入图像，合成后的图像称为输出图像。
图像拼接的目标是将输入图像中的不同部分进行匹配和融合，最终得到一张无缝衔接的输出图像。
图像拼接主要有两个方面的挑战：图像校准和图像融合。
图像校准是指将输入图像进行对齐，使得它们在像素级别上对应的区域重合；图像融合是指将对齐后的图像进行合并，使得边缘和颜色过渡自然，不出现明显的瑕疵。
二、图像拼接的步骤图像拼接的过程可以分为以下几个步骤：1. 图像对齐：将输入图像进行校准，使得它们在对应位置上有相似的内容。
图像对齐主要有两种方法，一种是通过特征点匹配，找到多张图像之间的对应关系；另一种是通过图像变换，将输入图像进行平移、旋转或缩放，使得它们对齐。
2. 融合顺序确定：确定图像拼接的顺序。
在拼接过程中，先拼接的图像通常会被后拼接的图像覆盖，因此需要根据图像内容和拼接效果来确定融合的顺序。
3. 图像融合：将图像对齐后，进行图像的融合。
常用的图像融合算法有线性混合、渐进混合和多频段混合等。
图像融合过程中，需要注意颜色平衡和边缘过渡的处理，以保证融合后的图像看起来自然和连贯。
4. 图像修复：对拼接后的图像进行修复，去除可能出现的瑕疵和噪点。
修复可以通过图像修复算法或者局部图像处理的方式进行。
三、常用的图像拼接算法在图像拼接中，有一些经典的算法常被使用，包括如下几种：1. 特征点匹配算法：通过特征点检测和匹配，找到多个图像中的对应点。
常用的特征点检测算法有SIFT、SURF和ORB等，特征点匹配可以使用RANSAC或最小二乘法等优化算法。
基于SIFT算法的图像拼接技术研究与实现
基于SIFT算法的图像拼接技术研究与实现图像拼接技术是指将多张照片合成一张更大的画面，以获取更广阔的视野或更宽广的视角。
这种技术可以用于旅游景点的浏览、建筑物的全景展示等多个领域，因此在现代科技中被广泛使用。
本文将主要介绍使用SIFT算法实现图像拼接的技术原理和应用。
一、SIFT算法简介SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法可以提取图像中的局部特征并具有旋转不变性和尺度不变性。
这种算法在图像相关应用中非常实用，如图像识别、图像匹配、图像拼接等方面都有广泛的应用。
SIFT算法一般分为以下步骤：1. 尺度空间构建通过利用高斯卷积阶段来判断不同图像之间的尺度差异，将每张照片分成多层尺度的图像金字塔。
2. 关键帧检测在每层尺度中，通过计算高斯差分的方法来检测出图像中的局部极值点，这些极值点被认为是图像的不变特征点。
3. 方向确定在每个不变特征点周围的区域内，确定一个代表性角度作为该点的方向。
4. 关键帧描述在确定了特征点的方向之后，通过建立局部图像的梯度方向直方图，对每个不变特征点进行描述，转化为一个向量。
二、SIFT算法在图像拼接中的应用在图像拼接中，SIFT算法主要用于检测出两张图像中的重叠区域，并对这些区域进行融合。
通常，我们可以通过以下过程来利用SIFT算法进行图像拼接。
1. 特征点检测首先，我们需要分别对每张要拼接的图像进行SIFT算法检测，获得每张图像中的不变特征点。
2. 特征点匹配接下来，我们需要对不变特征点进行匹配，以便找到两张图像中的重叠区域。
这里可以采用诸如RANSAC等算法，去除错误匹配点。
3. 配准和融合最后，经过特征点匹配后，我们可以对两张图像进行配准和融合。
配准通常使用图像变形等方法进行。
融合通常采用平均法、最大值法或者自适应加权融合等不同的方法。
三、SIFT算法图像拼接实例以下是使用SIFT算法进行图像拼接的示例。
我们使用三张图片进行图像拼接。
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。
全景图像拼接算法2_1.
M
1 a
10
M
1 0
1a
sin cos
尺度和旋转 垂直切变 水平切变
8-参数运动模型
仿射变换在统一坐标系下可以用一个矩阵相乘的 形式来表示：
X ' a11 a12 a13 x Y ' a21 a22 a23 y 1 0 0 1 1
m6 m7 1
图像对齐
图像对齐
找出两幅图像之间最优的空间位置和色彩之间的变换关系，使一 幅图像中的点最优地映射到另一幅图像中。它是图像拼接过程中 的主要任务。
图像对齐方法
所使用的图像特征
特征点 频域 灰度值
优化算法
非线性最小二乘 傅立叶变换 小波变换 动态规划 遗传算法
1 0 tx M 平移 0 1 ty
0 0 1
m0 m1 m2 M 仿射 m3 m4 m5
0 0 1
cos sin tx
M刚体 sin cos ty
0
0 1
m0 m1 m2 M 投影 m3 m4 m5
4.不断进行迭代计算直到强度差E低于某一门限或执行完一 定的次数为止。
拼接实验(1)
后续工作
改进图像对齐算法：使用全局对齐算法以 减少累计误差，并最终实现自动对齐而无 续人工干预。
图像合成部分可以通过直方图均衡化或者 平滑函数等方法来对图像拼接后的出现的 接缝进行处理。
当引进尺度参数W后，就得到了8-参数模型：
X ' a11 a12 a13 x Y ' a21 a22 a23 y W a31 a32 1 1
如何利用计算机视觉技术实现图像拼接
如何利用计算机视觉技术实现图像拼接图像拼接是一种常见的计算机视觉技术，它可以将多张图像拼接成一张更大尺寸的图像。
通过利用计算机视觉技术，我们可以实现高质量的图像拼接，并提供更好的用户体验。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术实现图像拼接。
首先，我们需要了解图像拼接的基本原理。
图像拼接的目标是将多张图像按照一定的顺序和布局进行拼接，形成一张完整的图像。
实现图像拼接的关键在于找到图像之间的对应关系，即找到每张图像中相似的特征点或相似的区域。
在实际应用中，常用的图像拼接方法有两种：基于特征点的图像拼接和基于图像区域的图像拼接。
基于特征点的图像拼接方法首先需要找到每张图像中的特征点，然后通过特征点的匹配找到图像之间的对应关系。
一种常用的特征点提取算法是SIFT（尺度不变特征变换），它可以提取出图像中的独特特征点。
通过对每张图像进行特征点提取和匹配，我们可以得到每张图像之间的对应关系，从而实现图像的拼接。
特征点匹配的过程需要进行特征描述子的计算和距离比较。
常用的特征描述子算法有SIFT、SURF（加速稳健特征）和ORB（增强二进制位）等。
通过计算特征点的描述子，并比较它们之间的距离，我们可以找到图像中相似的特征点，从而实现图像的拼接。
基于图像区域的图像拼接方法是另一种常用的图像拼接方法。
它通过识别图像中的相似区域，并将这些相似区域进行拼接，实现图像的拼接。
常用的相似区域识别算法有基于颜色直方图、基于纹理特征和基于深度学习的方法等。
通过对图像进行相似区域的识别，我们可以将相似区域进行拼接，从而实现图像的拼接。
在实际应用中，为了提高图像拼接的效果，还可以借助于其他计算机视觉技术，如图像去噪、图像增强和图像校正等。
这些技术可以在图像拼接的过程中对图像进行预处理，从而提高图像拼接的质量和效果。
除了基本的图像拼接方法，还有一些高级的图像拼接方法可供选择。
例如，基于深度学习的图像拼接方法可以通过训练神经网络，自动学习图像之间的对应关系，从而实现更准确和更自动化的图像拼接。
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。
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图像拼接算法及实现（二）3.3.2 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、Hannah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:（1）计算各像素点的兴趣值IV (interest value)，例如计算像素点(c,r)的兴趣值，先在以像素点((cr)为中心的n n的影像窗口中(如图3.3.2所示的5 5的窗口)，计算四个主要方向相邻像元灰度差的平方和。
图3.3.2 Moravec 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=min{ 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。
(3)利用这4组匹配的特征区域的中心点，也就是4对匹配的特征点，代入方程式(3-2-2)求解，所求的解即为两幅图像间的变换系数。
(3-2-2)该算法的主要优点:(1)图像的特征信息得到了利用，能够有的放矢，不是在盲目的搜索。
(2)误匹配发生的概率小，因为利用了参考图像T包含特征点的特征区域来寻找相应匹配，因此在搜索图S中相应的特征区域容易确认。
该算法的主要缺点:(1)计算的代价高，计算量大。
该算法需要计算出特征点以及特征点的匹配点，同时还要将所有4对特征点带入式3-2-2求解变换系数，计算量大。
3.4 本章小结本章分析了现有的多种图像配准算法以及图像配准中的难点。
第四章图像融合技术4.1 图像融合技术的基本概念数字图像融合（Digital Image Fusion）是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。
由于不同模式的图像传感器的成像机理不同，工作电磁波的波长不同，所以不同图像传感器获得的同一场景的多幅图像之间具有信息的冗余性和互补性，经图像融合技术得到的合成图像则可以更全面、更精确地描述所研究的对象。
正是由于这一特点，图像融合技术现已广泛地应用于军事、遥感、计算机视觉、医学图像处理等领域中。
数字图像融合是图像分析的一项重要技术，该技术在数字地图拼接、全景图、虚拟现实等领域有着重要应用。
虽然Photoshop等图像处现软件提供了图像处理功能，可以通过拖放的方式进行图像拼接，但由于完全是手工操作，单调乏味，且精度不高，因此，有必要寻找一种方便可行的图像融合方法。
Matlab具有强大的计算功能和丰富的工具箱函数，例如图像处理和小波工具箱包含了大多数经典算法，并且它提供了一个非常方便快捷的算法研究平台，可让用户把精力集中在算法上而不是编程上，从而能大大提高研究效率。
4.2 手动配准与图象融合图像融合包含图像配准和无缝合成两个部分.由于成像时受到各种变形因素的影响，得到的各幅图像间存在着相对的几何差异。
图像配准是通过数学模拟来对图像间存在着的几何差异进行校正，把相邻两幅图像合成到同一坐标系下，并使得相同景物在不同的局部图像中对应起来，以便于图像无缝合成。
本文采用Matlab中的cpselect、cp2tform函数完成几何配准。
cpselect函数显示图像界面，手动在两幅图像的重叠部分选取配准控制点，Matlab自动进行亚像素分析，由cp2tform函数值正重叠部分的几何差异。
Matlab中的cp2tform 函数能修正6种变形，分别是图(b)：线性相似；图(c)：仿射；图(d)：投影；图(e)：多顶式；图(o：分段线性；图(g)：局部加权平均。
前4种为全局变换，后两种为局部变换，如图I所示，图(a)为修正结果；图(b)至图(g)为对应的变形。
图1-1 cp2tform函数能修正的6种几何变形图像配准之后，由于图像重叠区域之间差异的存在，如果将图像象素简单叠加，拼按处就会出现明显的拼接缝，因此需要一种技术修正待拼接图像拼接缝附近的颜色值，使之平滑过渡，实现无缝合成。
传统的融合方法多是在时间域对图像进行算术运算，没有考虑处理图像时其相应频率域的变化。
从数学上讲，拼接缝的消除相当于图像颜色或灰度曲面的光滑连接，但实际上图像的拼接与曲面的光滑不同，图像颜色或灰度曲面的光滑表现为对图像的模糊化，从而导致图像模糊不清。
4.3 图像融合规则图像的融合规则(Fusion rule)是图像融合的核心，融合规则的好坏直接影响融合图像的速度和质量。
Burt提出了基于像素选取的融合规则，在将原图像分解成不同分辨率图像的基础上，选取绝对值最大的像素值(或系数)作为融合后的像素值(或系数)。
这是基于在不同分辨率图像中，具有较大值的像素(或系数)包含更多的图像信息。
Petrovic和Xydeas提出了考虑分解层内各图像(若存在多个图像)及分解层间的相关性的像素选取融合规则。
蒲恬在应用小波变换进行图像融合时，根据人类视觉系统对局部对比度敏感的特性，采用了基于对比度的像素选取融合规则。
基于像素的融合选取仅是以单个像素作为融合对象，它并未考虑图像相邻像素间的相关性，因此融合结果不是很理想。
考虑图像相邻像素间的相关性，Burt和Kolczynski提出了基于区域特性选择的加权平均融合规则，将像素值(或系数)的融合选取与其所在的局部区域联系起来。
在Lietal提出的融合规则中，其在选取窗口区域中较大的像素值(或系数)作为融合后像素值(或系数)的同时，还考虑了窗口区域像素(或系数)的相关性。
Chibani和Houacine在其融合规则中，通过计算输入原图像相应窗口区域中像素绝对值相比较大的个数，决定融合像素的选取。
基于窗口区域的融合规则由于考虑相邻像素的相关性，因此减少了融合像素的错误选取。
融合效果得到提高。
ZZhang和Blum提出了基于区域的融合规则，将图像中每个像素均看作区域或边缘的一部分，并用区域和边界等图像信息来指导融合选取。
采用这种融合规则所得到的融合效果较好，但此规则相对其他融合规则要复杂。
对于复杂的图像，此规则不易于实现。
4.4 图像融合方法迄今为止，数据融合方法主要是在像元级和特征级上进行的。
常用的融合方法有HIS融合法、KL变换融合法、高通滤波融合法、小波变换融合法、金字塔变换融合法、样条变换融合法等。
下面简要介绍其中的几种方法。
（1） HIS融合法HIS融合法在多传感器影象像元融合方面应用较广，例如：一低分辨率三波段图象与一高分辨率单波段图象进行融合处理。
这种方法将三个波段的低分辨率的数据通过HIS变换转换到HIS空间，同时将单波段高分辨率图象进行对比度拉伸以使其灰度的均值与方差和HIS空间中亮度分量图象一致，然后将拉伸过的高分辨率图象作为新的亮度分量代入HIS反变换到原始空间中。
这样获得的高分辨率彩色图象既具有较高空间分辨率，同时又具有与影象相同的色调和饱和度，有利于目视解译和计算机识别。
（2） KL变换融合法KL变换融合法又称为主成分分析法。
与HIS变换法类似，它将低分辨率的图象（三个波段或更多）作为输入分量进行主成分分析，而将高分辨率图象拉伸使其具有于第一主成分相同的均值和方差，然后用拉伸后的高分辨率影象代替主成分变换的第一分量进行逆变换。
高空间分辨率数据与高光谱分辨率数据通过融合得到的新的数据包含了源图象的高分辨率和高光谱分辨率特征，保留了原图象的高频信息。
这样，融合图象上目标细部特征更加清晰，光谱信息更加丰富。
（3）高通滤波融合法高通滤波融合法将高分辨率图象中的边缘信息提取出来，加入到低分辨率高光谱图象中。
首先，通过高通滤波器提取高分辨率图象中的高频分量，然后将高通滤波结果加入到高光谱分辨率的图象中，形成高频特征信息突出的融合影象。
（4）小波变换融合法利用离散的小波变换，将N幅待融合的图象的每一幅分解成M幅子图象，然后在每一级上对来自N幅待融合图象的M幅子图象进行融合，得到该级的融合图象。
在得到所有M级的融合图象后，实施逆变换得到融合结果。
4.5 图像融合步骤目前国内外己有大量图像融合技术的研究报道，不论应用何种技术方法，必须遵守的基本原则是两张或多张图像上对应的每一点都应对位准确。
由于研究对象、目的不同，图像融合方法亦可多种多样，其主要步骤归纳如下:(1) 预处理:对获取的两种图像数据进行去噪、增强等处理，统一数据格式、图像大小和分辨率。
对序列断层图像作三维重建和显示，根据目标特点建立数学模型;SHAPE “* MERGEFORMAT图3-1 图像融合步骤示意图(2) 分割目标和选择配准特征点:在二维或三维情况下，对目标物或兴趣区进行分割。
选取的特点应是同一物理标记在两个图像上的对应点，该物理标记可以是人工标记，也可以是人体解剖特征点;(3 )利用特征点进行图像配准:可视作两个数据集间的线性或非线性变换，使变换后的两个数据集的误差达到某种准则的最小值;(4) 融合图像创建:配准后的两种模式的图像在同一坐标系下将各自的有用信息融合表达成二维或三维图像;(5) 参数提取:从融合图像中提取和测量特征参数，定性、定量分析4.6 本章小结本章主要介绍了图像融合的概念，方法以及步骤。
第五章图像拼接matlab实现5.1 Matlab简介MATLAB 的名称源自 Matrix Laboratory ，它是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。
MATLAB 将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛地应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作，而且利用 MATLAB 产品的开放式结构，可以非常容易地对 MATLAB 的功能进行扩充，从而在不断深化对问题认识的同时，不断完善 MATLAB 产品以提高产品自身的竞争能力。