全景拼接算法简介
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。
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。
全景图像拼接
实验目的：图像拼接的目的是将有衔接重叠的图像拼成一张高分辨率全景图像，它是计算机视觉、图像处理和计算机图形学等多学科的综合应用技术。
图像拼接技术是指将对同一场景、不同角度之间存在相互重叠的图像序列进行图像配准，然后再把图像融合成一张包含各图像信息的高清图像的技术。
本实验是根据输入的只有旋转的一系列图像序列，经过匹配，融合后生成一张360度的全景图像。
实验步骤：下图是实验的流程图，实验大体上分为以下几个步骤：①特征点提取和sift 描述： 角点检测，即通过查看一个小窗口，即可简单的识别角点在角点上，向任何一个方向移动窗口，都会产生灰度的较大变化，21212()R k λλλλ=-+，通过R 的值的大小来判断是否为角点。
H=22x x y y x y I I I I I I ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎣⎦，1λ，输入图像序列 特征点检测 Sift 描述RANSAC 特征匹配根据两两匹配求出焦距f投影到圆柱表面图像融合输出图像为矩阵的两个特征值。
实验中的SIFT描述子是对每个角点周围进行4个区域2进行描述，分别是上下左右四个区域，每个方块大小为5*5，然后对每个方块的每个点求其梯度方向。
SIFT方向共有8个方向，将每个点的梯度方向做统计，最后归为8个方向中的一个，得到分别得到sift（k,0），sift（k，1）···sift(k,8)，k为方块序列，0-8为方向，共有四个方块，所以生成32维的向量，然后按幅值大小对这32维向量进行排序，并找出最大的作为主方向。
图为角点检测和sift描述后的图②．如果直接根据描述子32维向量进行匹配的话，因为噪声的影响，角点检测的不准确，会导致找出一些错误的匹配对，如何去掉这些错误的匹配呢？RANSAC算法是基于特征的图像配准算法中的典型算法，其优点是：可靠、稳定、精度高，对图像噪声和特征点提取不准确，有强健的承受能力，鲁棒性强，并且具有较好的剔出误匹配点的能力，经常被使用在图像特征匹配中。
Python实现图像全景拼接
Python 实现图像全景拼接⽬标：将数张有重叠部分的图像通过特征点检测，匹配，图像变换拼成⼀幅⽆缝的全景图或⾼分辨率图像在图像拼接中⾸先利⽤SIFT 算法提取图像特征进⽽进⾏特征匹配，继⽽使⽤RANSAC 算法对特征匹配的结果进⾏优化，接着利⽤图像变换结构进⾏图像映射，最终进⾏图像融合。
在图像拼接过程中，运⽤SIFT 局部描述算⼦检测图像中的关键点和特征，SIFT 特征是基于物体上的⼀些局部外观的兴趣点⽽与影像的⼤⼩和旋转⽆关。
对于光线、噪声、些微视⾓改变的容忍度也相当⾼，所以⽤来检测要拼接图像的特征及关键点就很有优势。
⽽接下来即步骤三是找到重叠的图⽚部分，连接所有图⽚之后就可以形成⼀个基本的全景图了。
匹配图⽚最常⽤的⽅式是采⽤RANSAC （RANdom SAmple Consensus, 随机抽样⼀致），⽤此排除掉不符合⼤部分⼏何变换的匹配。
之后利⽤这些匹配的点来估算单应矩阵”（Homography Estimation ），也就是将其中⼀张图像通过关联性和另⼀张匹配。
使⽤的算法：1. 利⽤SIFT ⽅法检测特征点2. 将检测到的特征点进⾏匹配def detectAndDescribe(image):# 将彩⾊图⽚转换成灰度图gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 建⽴SIFT ⽣成器descriptor = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()# 检测SIFT 特征点，并计算描述⼦(kps, features) = descriptor.detectAndCompute(image, None)# 将结果转换成NumPy 数组kps = np.float32([kp.pt for kp in kps])# 返回特征点集，及对应的描述特征return (kps, features)def matchKeypoints(kpsA, kpsB, featuresA, featuresB, ratio, reprojThresh):# 建⽴暴⼒匹配器matcher = cv2.BFMatcher()# 使⽤KNN 检测来⾃A 、B 图的SIFT 特征匹配对，K=2rawMatches = matcher.knnMatch(featuresA, featuresB, 2)3.将匹配的特征点可视化4. 图像拼接matches = []for m in rawMatches:# 当最近距离跟次近距离的⽐值⼩于ratio 值时，保留此匹配对if len(m) == 2 and m[0].distance < m[1].distance * ratio:# 存储两个点在featuresA, featuresB 中的索引值matches.append((m[0].trainIdx, m[0].queryIdx))# 当筛选后的匹配对⼤于4时，计算视⾓变换矩阵if len(matches) > 4:# 获取匹配对的点坐标ptsA = np.float32([kpsA[i] for (_, i) in matches])ptsB = np.float32([kpsB[i] for (i, _) in matches])# 计算视⾓变换矩阵(H, status) = cv2.findHomography(ptsA, ptsB, cv2.RANSAC, reprojThresh)# 返回结果return (matches, H, status)# 如果匹配对⼩于4时，返回Nonereturn Nonedef drawMatches(imageA, imageB, kpsA, kpsB, matches, status):# 初始化可视化图⽚，将A 、B 图左右连接到⼀起(hA, wA) = imageA.shape[:2](hB, wB) = imageB.shape[:2]vis = np.zeros((max(hA, hB), wA + wB, 3), dtype="uint8")vis[0:hA, 0:wA] = imageAvis[0:hB, wA:] = imageB# 联合遍历，画出匹配对for ((trainIdx, queryIdx), s) in zip(matches, status):# 当点对匹配成功时，画到可视化图上if s == 1:# 画出匹配对ptA = (int(kpsA[queryIdx][0]), int(kpsA[queryIdx][1]))ptB = (int(kpsB[trainIdx][0]) + wA, int(kpsB[trainIdx][1]))cv2.line(vis, ptA, ptB, (0, 255, 0), 1)# 返回可视化结果return visdef stitch(images, ratio=0.75, reprojThresh=4.0,showMatches=False):#获取输⼊图⽚(imageB, imageA) = images#检测A 、B 图⽚的SIFT 关键特征点，并计算特征描述⼦(kpsA, featuresA) = detectAndDescribe(imageA)(kpsB, featuresB) = detectAndDescribe(imageB)# 匹配两张图⽚的所有特征点，返回匹配结果M = matchKeypoints(kpsA, kpsB, featuresA, featuresB, ratio, reprojThresh)# 如果返回结果为空，没有匹配成功的特征点，退出算法if M is None:return None# 否则，提取匹配结果# H是3x3视⾓变换矩阵(matches, H, status) = M# 将图⽚A进⾏视⾓变换，result是变换后图⽚result = cv2.warpPerspective(imageA, H, (imageA.shape[1] + imageB.shape[1], imageA.shape[0])) cv_show('result', result)# 将图⽚B传⼊result图⽚最左端result[0:imageB.shape[0], 0:imageB.shape[1]] = imageBcv_show('result', result)# 检测是否需要显⽰图⽚匹配if showMatches:# ⽣成匹配图⽚vis = drawMatches(imageA, imageB, kpsA, kpsB, matches, status)# 返回结果return (result, vis)# 返回匹配结果return result。
海思 全景拼接 流程及原理
海思全景拼接流程及原理下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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全景拼接算法简介
全景拼接算法简介罗海风目录1.概述.............................. 错误!未定义书签。
2.主要步骤............................ 错误!未定义书签。
. 图像获取. ........................... 错误! 未定义书签。
鱼眼图像矫正. ......................... 错误!未定义书签。
图片匹配. ........................... 错误!未定义书签。
图片拼接. .......................... 错误!未定义书签。
图像融合. .......................... 错误!未定义书签。
全景图像投射............................ 错误!未定义书签。
3.算法技术点介绍.......................... 错误!未定义书签。
图像获取.............................. 错误!未定义书签。
鱼眼图像矫正. ......................... 错误!未定义书签。
图片匹配.............................. 错误!未定义书签。
与特征无关的匹配方式. .................. 错误!未定义书签。
根据特征进行匹配的方式. ................ 错误!未定义书签。
图片拼接. ........................... 错误!未定义书签。
图像融合. ........................... 错误!未定义书签。
平均叠加法. .................... 错误!未定义书签。
线性法. ...................... 错误!未定义书签。
加权函数法. .................... 错误!未定义书签。
全景图自动拼接算法研究及系统实现
摘要全景图是虚拟现实中一种重要的场景表示方法。
通常获得高质量的全景图需要使用昂贵的专用设备，而且拍摄时需要精确地校准摄像机。
从普通摄像机图像拼接是获得全景图的一种低成本而且比较灵活的方法。
采用普通照相机拍摄的照片可能出现图像扭曲、交叠和倾斜，照片之问可能有一定色差，因此，在图像的拼接和建立全景图方面难度大。
本文中主要是通过对多种图像拼接算法的研究，提出图像拼接改进算法，该算法能够在较宽松的条件下能够较准确地匹配两幅图像，实验证明该算法能够有效地拼接普通相机拍摄的照片，消除图像扭曲、交叠和倾斜对于图像拼接的影响。
同时，在实现柱面全景图时，为了不改变物体在自然界中的几何信息，也进行了柱面投影研究，实现柱面全景图。
最后使用ｖＣ＋＋和ＯｐｅｎＧＬ技术实现了图像拼接系统和柱面全景图浏览器，该系统能够自动拼接按照数字排序的序列照片。
柱面全景图浏览器可以通过鼠标和键艋方向键３６０”浏览全景图。
关键字：图像拼接；全景图：柱面全景图：柱面投影ＡｂｓｔｒａｃｔＡｓａｌｌｉｍａｇｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｖｉｒｔｕａｌｅｎｖｉｒｏａｒｎｅｎｔ，ｐａｎｏｒａｍａｈａｓｉｍｐｏｒｔａｎｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎＶｉｒｔｕａｌ—Ｒｅａｌｉｔｙ．Ｇｅｎｅｒａｌｌｙ，ｔｏｇｅｔａｐａｎｏｒａｍａｗｉｔｈｈｉｇｈｑｕａｌｉｔｙ，ｗｅｎｅｅｄｓｏｍｅｓｐｅｃｉａｌ，ｅｘｐｅｎｓｉｖｅａｎｄｃａｒｅｆｕｌｌｙｃａｌｉｂｒａｔｅｄｅｑｕｉｐｍｅｎｔ．ＩｍａｇｅＭｏｓａｉｃｉｓａｎｉｎｅｘｐｅｎｓｉｖｅａｎｄｆｌｅｘｉｂｌｅａｐｐｒｏａｃｈｔｏｇｅｔｐａｎｏｒａｍａｗｉｔｈａｓｉｍｐｌｅｈａｎｄ－ｈｅｌｄｃａｍｅｒａ．Ｔｈｅｐｈｏｔｏｓｔａｋｅｎｗｉｔｈａｈａｎｄ—ｈｅｌｄｃａｍｅｒａｕｓｕａｌｌｙｈａｖｅｌａｒｇｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ，ｓｍａｌｌｏｖｅｒｌａｐ，ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ，ｓｍａｌｌｃｏｎｃｅｎｔｒｉｃｅｒｒｏｒｓａｎｄｃａｍｅｒａｒｏｔａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｓｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｍａｋｅｂｏｔｈｉｍａｇｅａｌｉｇｎｍｅｎｔａｎｄｐａｎｏｒａｍａｂｕｉｌｄｉｎｇｍｏｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｈａｎｕｓｉｎｇｐｈｏｔｏｓｔａｋｅｎｂｙｃａｍｅｒａｓｃａｌｉｂｒａｔｅｄｂｙｓｐｅｃｉａｌｅｑｕｉｐｍｅｎｔ．Ｂａｓｅｄｏｎｓｔｕｄｙｉｎｇｍａｎｙｉｍａｇｅｍｏｓａｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｂｅｔｔｅｒｏｎｅｔｈａｔｉｓａｂｌｅｔｏａｃｃｕｒａｔｅｌｙｓｔｉｔｃｈｔｗｏｓｉｍｉｌａｒｉｍａｇｅｓａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｗｉｔｈｔｈｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｈｏｔｏｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｆｒｏｍｔｈｅｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，Ｉｓｔｕｄｙｔｈｅｃｙｌｉｎｄｒｉｃａｌｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈｏｗｓｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｃｙｌｉｎｄｒｉｃａｌｐａｎｏｒａｍｉｃｉｍａｇｅ．Ａｔｌａｓｔ．Ｉｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｎｉｍａｇｅ—ｍｏｓａｉｃｓｙｓｔｅｍａｎｄａｐａｎｏｒａｍａｂｒｏｗｓｅｒｗｉｔｈＶＣ＋＋ａｎｄＯｐｅｎＧＬ．ＴｈｉｓｓｙｓｔｅｍＣａｎｓｔｉｔｃｈａｓｅｒｉａｌｏｆｐｈｏｔｏｓｏｒｄｅｒｅｄｂｙｎｕｍｂｅｒｓ．ＴｈｅｐａｎｏｒａｍａｂｒｏｗｓｅｒＣａｌｌｂｅｅｎｕｓｅｄｔｏｂｒｏｗｓｅｃｙｌｉｎｄｒｉｃａｌｐａｎｏｒａｍｉｃｉｍａｇｅｗｉｔｈｉｎ３６０。
高清图像全景拼接
高清图像全景拼接Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998全景拼接白皮书目录1 方案概述1.1 市场需求全景拼接系统，是以画面拼接技术为基础，将周围相邻的若干个摄像机画面拼接成一幅画面。
传统视频监控系统，用户如果要实时监控一片连续的大范围区域，最常见的做法是，安装多个摄像机，每个负责一小片区域，该方案的主要缺陷是，用户没有画面整体感，很难连续追踪整个区域内的某个目标。
全景拼接系统，能很好的解决上述问题。
传统意义上的全景拼接系统，虽然解决了“看的广”、“看的画面连续”的问题，但并没有解决“看的清”的问题。
因此宇视的全景拼接系统中，增加了球机联动功能，以解决“看的清”的问题，一台10倍以上光学放大的球机可以看清100米甚至更远的目标。
球机联动功能，是以枪球映射技术为基础，将全景画面坐标系和球机画面坐标系关联映射起来，用户只要在全景画面中拉框，球机就自动转动和变倍到指定位置，对用户来说这是一个设备，而不是孤立的两个设备。
全景拼接系统，主要应用于大范围监控，如广场、公园、景区、机场停机坪、机场大厅、物流仓库、大型生产车间、交通枢纽等。
1.2 方案特点●画面拼接：支持3个高清相机（最高1080P）的拼接。
●画面拼接：拼接后最高分辨率可以达到5760×1080。
●球机联动：支持1个球机（最高1080P）的联动。
●球机联动：支持在全景画面中拉框放大，自动联动球机转动和变倍到指定位置。
2 组网模型2.1 全景拼接2.1.1 逻辑框图（或拓扑图）2.1.2 原理描述拼接原理：拼接前提：用于拼接的摄像机，在图像内容上，两两相交。
首先，用户在第一幅图像中的相交区域选取一个明显的特征点，然后在与该幅图像相交的图像上找到同一个位置的特征点，完成一组特征点的标定。
每对两两相交图像都要有若干对特征点。
其次，完成标定之后，拼接算法将根据各图像的投射模型计算拼接图像的插值映射表。
全景拼接算法简介
全景拼接算法简介罗海风2014.12.11目录1.概述 (1)2.主要步骤 (2)2.1. 图像获取 (2)2.2鱼眼图像矫正 (2)2.3图片匹配 (2)2.4 图片拼接 (2)2.5 图像融合 (2)2.6全景图像投射 (2)3.算法技术点介绍 (3)3.1图像获取 (3)3.2鱼眼图像矫正 (4)3.3图片匹配 (4)3.3.1与特征无关的匹配方式 (4)3.3.2根据特征进行匹配的方式 (5)3.4图片拼接 (5)3.5图像融合 (6)3.5.1 平均叠加法 (6)3.5.2 线性法 (7)3.5.3 加权函数法 (7)3.5.4 多段融合法（多分辨率样条） (7)3.6全景图像投射 (7)3.6.1 柱面全景图 (7)3.6.2 球面全景图 (7)3.6.3 多面体全景图 (8)4.开源图像算法库OPENCV拼接模块 (8)4.1 STITCHING_DETAIL程序运行流程 (8)4.2 STITCHING_DETAIL程序接口介绍 (9)4.3测试效果 (10)5.小结 (10)参考资料 (10)1.概述全景视图是指在一个固定的观察点，能够提供水平方向上方位角360度，垂直方向上180度的自由浏览（简化的全景只能提供水平方向360度的浏览）。
目前市场中的全景摄像机主要分为两种：鱼眼全景摄像机和多镜头全景摄像机。
鱼眼全景摄像机是由单传感器配套特殊的超广角鱼眼镜头，并依赖图像校正技术还原图像的鱼眼全景摄像机。
鱼眼全景摄像机最终生成的全景图像即使经过校正也依然存在一定程度的失真和不自然。
多镜头全景摄像机可以避免鱼眼镜头图像失真的缺点，但是或多或少也会存在融合边缘效果不真实、角度有偏差或分割融合后有"附加"感的缺撼。
本文档中根据目前所查找到的资料，对多镜头全景视图拼接算法原理进行简要的介绍。
2.主要步骤2.1. 图像获取通过相机取得图像。
通常需要根据失真较大的鱼眼镜头和失真较小的窄视角镜头决定算法处理方式。
全景视频拼接关键技术
全景视频拼接关键技术一、原理介绍图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图，图像拼接技术涉及到计算机视觉、计算机图形学、数字图像处理以及一些数学工具等技术。
图像拼接其基本步骤主要包括以下几个方面：摄相机的标定、传感器图像畸变校正、图像的投影变换、匹配点选取、全景图像拼接（融合），以及亮度与颜色的均衡处理等，以下对各个步骤进行分析。
摄相机标定由于安装设计，以及摄相机之间的差异，会造成视频图像之间有缩放（镜头焦距不一致造成）、倾斜（垂直旋转）、方位角差异（水平旋转），因此物理的差异需要预先校准，得到一致性好的图像，便于后续图像拼接。
相机的运动方式与成像结果之间的关系见下图。
图1：相机的运动方式与成像结果之间的关系图像坐标变换在实际应用中，全景图像的获得往往需要摄像机以不同的位置排列和不同的倾角拍摄。
例如由于机载或车载特性，相机的排列方式不尽相同，不能保证相机在同一面上，如柱面投影不一定在同一个柱面上，平面投影不一定在同一平面上；另外为了避免出现盲区，相机拍摄的时候往往会向下倾斜一定角度。
这些情况比较常见，而且容易被忽略，直接投影再拼接效果较差。
因而有必要在所有图像投影到某个柱面（或平面）之前，需要根据相机的位置信息和角度信息来获得坐标变换后的图像。
理论上只要满足静止三维图像或者平面场景的两个条件中的任何一个，两幅图像的对应关系就可以用投影变换矩阵表示，换句话说只要满足这其中任何一个条件，一个相机拍摄的图像可以通过坐标变换表示为另一个虚拟相机拍摄的图像。
一般情况下8参数的透视投影变换最适合描述图像之间的坐标关系，其中8参数的矩阵为[m0,m1,m2;m3,m4,m5; m6,m7,1]；各参数对应的相机运动表示如下：如图2显示的是相机向下倾斜一定角度拍摄图像，这个角度与m6和m7具有对应关系，如果要获得校正图像，只需要对8参数矩阵求逆后进行坐标变换。
全景图像拼接方法研究与实现
基于模型的配准算法则假设图像之间存在某种数学模型，通过拟合该模型实 现图像配准。而基于全局优化的配准算法则通过优化全局目标函数来寻找最优的 配准结果。
四、融合算法
融合算法是将多个待拼接图像融合成一个完整的全景图像的过程，也是全景 图像拼接的关键步骤之一。在融合过程中，需要考虑如何平滑地过渡不同图像之 间的边界，以及如何避免出现明显的视觉瑕疵。常见的融合算法包括基于多频段 融合的融合算法、基于泊松方程的融合算法和基于深度学习的融合算法等。
四、结论
本次演示主要探讨了360全景图像拼接技术的原理、方法和实现过程。通过 对不同方法的比较和分析，发现基于特征匹配的方法是目前最常用的方法。在实 现全景图像拼接时，需要选择合适的拼接算法并对图像进行预处理、找到匹配点 并计算变换参数、进行图像拼接和后处理等步骤。通过对这些步骤的详细介绍， 可以为相关领域的研究人员提供有益的参考。
2、处理速度：在保证拼接效果的同时，本次演示方法优化了算法结构，减 少了计算量和时间复杂度。相较于传统方法，本次演示方法在处理速度上有明显 提升。
3、拼接效果：通过采用基于多频段融合的图像融合算法，本次演示方法在 拼接缝隙处理上取得了良好的效果，有效避免了拼接痕迹和色差问题。同时，我 们还引入了区域生长算法对拼接结果进行优化，使全景图像更加自然、连续。
研究现状
近年来，许多研究者提出了各种全景图像拼接方法，取得了显著成果。然而， 现有的方法在处理复杂场景、大尺度变换和多视角图像拼接时仍存在一定局限性。 主要体现在以下几个方面：
1、图像分割：在图像拼接过程中，如何准确地将图像分割成不同的区域是 一个难题。现有的分割方法难以适应各种复杂场景，且在处理色彩、亮度变化时 效果不理想。
全景图像拼接方法研究与实现
全景图像拼接算法
图1 处理前后的图像F i g.1 I m ages bef ore and af ter t reatm ent .图2 特征点的分布情况F i g.2 L ayout of feature poi nt s2.3 匹配策略由于2幅图像的重叠部分一般不超过50%,为减小计算量,只在左图像的右半部分和右图像的左半部分中进行计算,下面来确定全局最小方差的两段子数组.这两段的起始位置,也就是两幅图像的最佳匹配点.在代表左、右图像的两个数组中分别取一固定长度L 的子数组,记为S l 和S r .L 的选取可视图像的宽度而定,一般L 取为图像宽度的1/10左右会得到较好的效果.S l 和S r 的相似程度Simil (S l ,S r )由S l -S r 的方差来描述,即Sim il (S l ,S r )=SE (S l -S r )其中方差SE (S l -S r )=∑Li =1[(S l[i ]-S r [i ])-me an ]2,me an =∑Li =1(S l[i ]-S r [i ])/L .Simil (S l ,S r )越小,说明S l 和S r 越相似.那么,必然可以找到这样的S 0l 和S 0r ,使得Simil (S 0l ,S 0r )=m i n S l ⊂Mag l S r ⊂Mag r{Sim il (S l ,S r )}2幅图像的最佳匹配位置就是S 0l 和S 0r 的起始位置.由于Mag l 和M ag r 的元素值是按列梯度最大点的纵坐标取值,在确定了列的匹配位置时,也同时确定了行的匹配位置.这样就可找到最佳的匹配位置.2幅图像拼接的结果如图3所示,图图3 两幅照片拼接结果F i g.3 M osai c i m age const ruct ed f rom tw o i m ages图4 多幅照片的拼接结果F i g.4 P anoram a constructed f rom a col l ecti on ofi m ages参考文献:[1]SZE L ISK I R,SH U M H.C reati ng f ul l vi ewpanoram i c i m age m osai cs and envi ronm ent m aps[A].Proc ee ding s of S IGG RA PH[C].L osA ngel es:[s n],1997.251-258.[2]孙立峰,钟立,李云浩,等.虚拟实景空间的实时漫游[J].中国图象图形学报,1999,4A(6):507-513.[3]C H E N S E.Q ui ckti m e V R—an i m age-basedapproach t o vi rt ual envi ronm ent navi gati on[A].Proce edings of A CM C om p uter G raphic s (SIG G RA PH′95)[C].L os A ngel es:[s n],1995.29-38.[4]C A N A,ST E W A R T C V,R O Y SA M B.R obusthi erarchi cal al gori thm f or constructi ng a m osai cf rom i m ages of the curved hum an reti na[A].Proce edings o f the IEEE Conferenc e o n C om puterV ision and Patte rn Re cog nition[C].C ol orado:[s n],1999.286-292.[5]M C M IL L A N L,B I S H O P G.Pl enopt i c m odel i ng:A pano ram ic im agC A O Ju n-jie*, F E N(D ept.of A pp l.M ath.,Dalian U n Ab stract:A new m osai c al gori thm i s proposed,w i m ages to det erm i ne t he of f set of one i m age to anot seam l essl y st i tch a set of i m ages aut om at i cal l y,Ke y wo rds:panoram a;cyl i ndri cal proj ecti on;m。
全景拼接六大步骤 多张照片获得超宽视野
全景拼接六大步骤多张照片获得超宽视野全景拼接的原理是将多张连续的照片拼接成一张全景照片。
目前许多无反相机、便携数码相机和智能手机都内置有这种功能。
若是使用没有全景拼接功能的单反相机拍摄，我们也可以利用后期软件自行制作高画质、高像素的全景拼接照片。
制作时只要遵守一些拍摄法则与拼接步骤，一样可以轻松达成。
其实全景拼接功能非常实用，可以大幅扩展镜头的表现能力，但在技术上，单张照片的拍摄质量会直接影响后期合成的效果。
拍摄要点简要列举如下，做到了这些，就能获得理想的全景拼接效果。
1使用三脚架，确保证拍摄位置固定和水平。
2使用标准或中焦镜头，以维持最小的镜头畸变和变形。
3使用手动曝光、手动白平衡、手动对焦，使画面均一。
4每两张画面之间有1/3的区域是重迭的。
照片拼接步骤Photoshop CS3之后的版本让全景拼接变得非常容易，在此以Photoshop CS5版为例来进行讲解。
本例中一共要用到五张照片。
第一步用Photoshop打开需要拼接的照片。
第二步选择“文件”→“自动”→“Photomerge”，进入“自动拼接”。
第三步选择已打开的图片。
第四步在拼接方式中选择“自动”。
第五步等待软件自动合成，一张全景照片就拼接完成了。
第六步裁剪拼接完成的照片为长条状，合并图层后储存文件，全景拼接的照片就可使用了。
云南碧沽天池。
使用50mm镜头拍摄再进行全景拼接，很容易就可以得到较好的效果。
EF 50mm f/1.8，f/11，1/200s，ISO 100（摄影/杜永乐）强大的软件功能提供了很多帮助，使摄影师创作时更得心应手，这也是摄影能够在数字时代蓬勃发展的原因之一。
善用这些软件，就能为拍摄增加许多乐趣，也能让工作成果更完美。
双相机拼接算法
双相机拼接算法双相机拼接算法是一种利用两台相机拍摄的图像进行拼接的技术。
这种算法通常用于创建全景图像、虚拟现实（VR）图像或者增强现实（AR）图像。
双相机拼接算法主要包括图像校正、特征点匹配、图像融合等步骤。
首先，图像校正是双相机拼接算法的第一步。
由于两台相机的位置、角度等参数可能不完全一致，所以需要对拍摄的图像进行校正，使得它们具有一致的视角和透视关系。
常见的图像校正方法包括基于特征点的校正和基于相机参数的校正。
基于特征点的校正是通过在图像中提取特征点，然后计算相机之间的变换关系，从而将两幅图像对齐。
而基于相机参数的校正则是通过标定相机的内参和外参，然后根据相机的参数对图像进行透视变换，使得两幅图像在透视关系上一致。
其次，特征点匹配是双相机拼接算法的关键步骤。
在图像校正后，需要在两幅图像中找到对应的特征点，以便进行图像融合。
特征点匹配的方法包括基于局部特征的匹配、基于全局特征的匹配和基于深度信息的匹配。
基于局部特征的匹配是通过提取图像中的SIFT、SURF等局部特征，然后通过特征点描述符进行匹配。
基于全局特征的匹配是通过对整幅图像进行特征提取，然后通过图像的整体特征进行匹配。
基于深度信息的匹配则是通过计算图像的深度信息，以辅助特征点的匹配。
最后，图像融合是双相机拼接算法的最后一步。
在特征点匹配后，需要将两幅图像进行融合，使得它们在视觉上无缝连接。
常见的图像融合方法包括基于图像像素的融合、基于深度信息的融合和基于图像特征的融合。
基于图像像素的融合是将两幅图像的像素进行融合，通常通过图像融合算法（如泊松融合）来实现。
基于深度信息的融合是根据图像的深度信息，对图像进行融合，以保持图像的透视一致性。
基于图像特征的融合是通过将图像的特征进行融合，以获得更加自然的拼接效果。
综上所述，双相机拼接算法是一种通过两台相机拍摄的图像进行拼接的技术，主要包括图像校正、特征点匹配和图像融合等步骤。
通过合理的算法设计和实现，可以实现两幅图像的无缝拼接，为全景图像、虚拟现实图像和增强现实图像的生成提供了有效的技术支持。
全景图像拼接技术
第6章全景图像的拼接技术全景图像(全景图)的拼接是指利用摄像机的平移或旋转得到的部分重叠的图像样本，生成一个较大的甚至360°的全方位图像的场景绘制方法。
换句话说，就是给定某个真实场景的一组局部图像，然后对这一组图像进行拼接，生成包含这组局部图像的新视图。
目前全景图像基本可分为柱面、球面、立方体等形式，以柱面和球面全景图最易实现而普遍采用。
本节主要介绍柱面和球面全景图像的拼接算法。
全景图的拼接一般有以下几个步骤。
(1)将从真实世界中拍摄的一组照片以一定方式投影到统一的空间面上，如立方体、圆柱体和球体表面等，这样这组照片就具有统一的参数空间坐标。
(2)在这个统一的空间对相邻图像进行比较，以确定可匹配的区域位置。
(3)将图像重叠区域进行融合处理，拼接成全景图。
在全景图的拼接中，一般都是根据图像序列中相邻两幅图像的重叠区域的相似性来实现的，有基于特征的方法和直接方法等。
本章将主要从基于特征的方法和直接方法两方面介绍柱面和球面全景图像的拼接算法技术。
6.1 柱面全景图像拼接技术本节分为两部分：第一部分是基于特征的拼接算法，这种算法主要从两幅图像中选择一系列特征，然后根据相似性原则进行图像间的特征匹配，这一部分介绍了基于特征点和特征块匹配的全景图像拼接算法；第二部分是基于相位相关拼接算法，这种方法是直接从图像的重叠区域对应像素灰度值出发考虑，利用所有可利用的数据实现很精准的匹配。
6.1.1基于特征的拼接算法1.基于特征点的拼接算法本节提出一种基于特征点匹配的柱面全景图像拼接算法。
首先将360°环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下：然后提取各图像的尺寸不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)特征点，通过特征点匹配完成两幅图像的配准；再根据配准结果计算出图像间的变换参数；最后采用加权平均的融合方法对两幅图像进行无缝拼接。
1)柱面投影变换在进行柱面全景图的拼接过程中，为了保持实际场景中的空间约束关系和实际场景的视觉图6.1.1 柱面投影变换示意图一致性，需将拍摄得到的反映各自投影平面的重叠图像序列映射到一个标准的柱面坐标空间上，即柱面投影，得到柱面图像序列，再进行拼接得到柱面全景图。
全景图像拼接融合
全景图像拼接融合算法研究1 引言随着计算机视觉、计算机图形学、多媒体通信等技术的发展，各类虚拟现实系统都力图构建具有高度真实感的虚拟场景，因此在背景图像及三维模型纹理图像方面都会选择真实图像作为素材，通过将不同角度的图像进行拼接融合获得广视角图像。
因此，无缝平滑的图像拼接融合是构建逼真的模拟训练环境的重要基础。
本文对图像拼接融合算法进行了深入研究，力图构建可以满足各类虚拟现实系统需求的广视角图像。
经验证，本文方法可以稳定高效得对多幅图像实现拼接融合，具有较高的实际应用价值。
2 图像拼接融合算法原理2.1 图像拼接为了实现相邻间有部分重叠的图像序列的拼接，需要首先确定这些图像序列之间的空间对应关系，这一步工作称之为图像配准。
为了确定图像之间的对应关系，需要知道其相应的对应关系模型，一旦确定了图像之间的关系模型，则图像之间的配准问题就转化成确定该模型的参数问题。
目前常用的一些关系模型有平移变换模型、刚性变换模型、仿射变换模型以及投影变换模型等。
其中，刚体变换是平移变换、旋转变换与缩放变换的组合，仿射变换是较刚体变换更为一般的变换。
仿射变换和刚体变换模型则又是投影变换模型的特例。
投影变换关系模型可以用齐次坐标表示为：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡111~~76543210y x m m m m m m m m y x ……………………………………(1) ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=176543210m m m m m m m m M ………………………………………… (2) 其中，投影变换矩阵M 中各参数的意义如下：0m 、1m 、3m 、4m 表示尺度和旋转量；2m 、5m 表示水平和垂直方向位移；6m 、7m 表示水平和垂直方向的变形量。
图像配准的实质便是求解投影变换阵M 中的参数。
目前对M 求解的典型方法有：模板匹配法、基于图像灰度的配准法、基于图像特征的方法[1]等。
360°全景拼接技术简介
本文为技术简介，详细算法可以参考后面的参考资料。
1.概述全景图像(Panorama)通常是指大于双眼正常有效视角(大约水平90度，垂直70度)或双眼余光视角(大约水平180度，垂直90度)，在一个固定的观察点，能够提供水平方向上方位角360度，垂直方向上180度的自由浏览（简化的全景只能提供水平方向360度的浏览），乃至360度完整场景范围拍摄的照片。
生成全景图的方法，通常有三种：一是利用专用照相设备，例如全景相机，带鱼眼透镜的广角相机等。
其优点是容易得到全景图像且不需要复杂的建模过程，但是由于这些专用设备价格昂贵，不宜普遍适用。
二是计算机绘制方法，该方法利用计算机图形学技术建立场景模型，然后绘制虚拟环境的全景图。
其优点是绘制全景图的过程不需要实时控制，而且可以绘制出复杂的场景和真实感较强的光照模型，但缺点是建模过程相当繁琐和费时。
三是利用普通数码相机和固定三脚架拍摄一系列的相互重叠的照片，并利用一定的算法将这些照片拼接起来，从而生成全景图。
近年来随着图像处理技术的研究和发展，图像拼接技术已经成为计算机视觉和计算机图形学的研究焦点。
目前出现的关于图像拼接的商业软件主要有Ptgui、Ulead Cool 360及ArcSoft Panorama Maker等，这些商业软件多是半自动过程，需要排列好图像顺序，或手动点取特征点。
2.全景图类型：1)柱面全景图柱面全景图技术较为简单，发展也较为成熟，成为大多数构建全景图虚拟场景的基础。
这种方式是将全景图像投影到一个以相机视点为中心的圆柱体内表面，视线的旋转运动即转化为柱面上的坐标平移运动。
这种全景图可以实现水平方向360度连续旋转，而垂直方向的俯仰角度则由于圆柱体的限制要小于180度。
柱面全景图有两个显著优点：一是圆柱面可以展开成一个矩形平面，所以可以把柱面全景图展开成一个矩形图像，而且直接利用其在计算机内的图像格式进行存取；二是数据的采集要比立方体和球体都简单。
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
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。
柱面全景视频拼接算法
Image & Multimedia Technology •图像与多媒体技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 75【关键词】柱面投影 全景视频 视频拼接视频拼接技术将多路具有重叠区域的小视野视频拼接为一路完整大视野场景，有效地解决了单个摄像头视野局限性的问题，在虚拟现实、智能监控等领域有着广泛的应用。
视频图像是由每秒若干帧的静态图像组成的，所以视频拼接的本质是图像拼接，而图像配准又是图像拼接最核心的一步，通常使用的方法是基于图像特征的配准。
David G.Lowe 提出的尺度不变特征算子SIFT[1,2]在图像拼接中被经常使用，但是SIFT 算法的计算速度较慢，无法满足视频实时性的要求，不适合应用于实时视频的拼接。
文献[3]在SIFT 算法基础上，提出了一种改进的尺度不变特征—SURF( Speeded Up Robust Features)。
文献[4]研究表明：SURF 算法提高了特征检测的速度，同时与SIFT 算法性能基本相同。
但是视频拼接与图像拼接又有着很大的不同，最大的不同是视频拼接需要有良好的实时性。
文献[5]和[6]虽然对SURF 算法进行了改进，但是拼接速度仍然达不到实时性的要求。
因此，SURF 虽然速度较快，但是为了能将其应用在实时视频拼接中仍需要改进，文中采用一种改进的SURF 算法来进行图像配准。
文中采用的视频拼接流程是：实时地采柱面全景视频拼接算法文/李晓禹1 陈杰2集视频图像帧，以30帧/s 的速率提取视频帧，提取模板帧，对模板帧多路视频图像利用改进的SURF 进行配准以确定变换矩阵，利用这个变换矩阵对后续的每一帧图像进行融合，形成一个大视角的图像，最后将这些图像以视频的形式输出。
1 柱面图像全景拼接算法图像拼接算法在图像正畸之后的下一个步骤是图像配准。
图像配准是为了使图像间相互重叠部分对齐，将待拼接图像转换到参考图像的坐标系，构成完整的图像，它是整个图像拼接中的核心部分。
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全景拼接算法简介罗海风2014.12.11目录1.概述 (1)2.主要步骤 (2)2.1. 图像获取 (2)2.2鱼眼图像矫正 (2)2.3图片匹配 (2)2.4 图片拼接 (2)2.5 图像融合 (2)2.6全景图像投射 (2)3.算法技术点介绍 (3)3.1图像获取 (3)3.2鱼眼图像矫正 (4)3.3图片匹配 (4)3.3.1与特征无关的匹配方式 (4)3.3.2根据特征进行匹配的方式 (5)3.4图片拼接 (5)3.5图像融合 (6)3.5.1 平均叠加法 (6)3.5.2 线性法 (7)3.5.3 加权函数法 (7)3.5.4 多段融合法（多分辨率样条） (7)3.6全景图像投射 (7)3.6.1 柱面全景图 (7)3.6.2 球面全景图 (7)3.6.3 多面体全景图 (8)4.开源图像算法库OPENCV拼接模块 (8)4.1 STITCHING_DETAIL程序运行流程 (8)4.2 STITCHING_DETAIL程序接口介绍 (9)4.3测试效果 (10)5.小结 (10)参考资料 (10)1.概述全景视图是指在一个固定的观察点，能够提供水平方向上方位角360度，垂直方向上180度的自由浏览（简化的全景只能提供水平方向360度的浏览）。
目前市场中的全景摄像机主要分为两种：鱼眼全景摄像机和多镜头全景摄像机。
鱼眼全景摄像机是由单传感器配套特殊的超广角鱼眼镜头，并依赖图像校正技术还原图像的鱼眼全景摄像机。
鱼眼全景摄像机最终生成的全景图像即使经过校正也依然存在一定程度的失真和不自然。
多镜头全景摄像机可以避免鱼眼镜头图像失真的缺点，但是或多或少也会存在融合边缘效果不真实、角度有偏差或分割融合后有"附加"感的缺撼。
本文档中根据目前所查找到的资料，对多镜头全景视图拼接算法原理进行简要的介绍。
2.主要步骤2.1. 图像获取通过相机取得图像。
通常需要根据失真较大的鱼眼镜头和失真较小的窄视角镜头决定算法处理方式。
单镜头和多镜头相机在算法处理上也会有一定差别。
2.2鱼眼图像矫正若相机镜头为鱼眼镜头，则图像需要进行特定的畸变展开处理。
2.3图片匹配根据素材图片中相互重叠的部分估算图片间匹配关系。
主要匹配方式分两种：A．与特征无关的匹配方式。
最常见的即为相关性匹配。
B．根据特征进行匹配的方式。
最常见的即为根据SIFT，SURF等素材图片中局部特征点，匹配相邻图片中的特征点，估算图像间投影变换矩阵。
2.4 图片拼接根据步骤2.3所得图片相互关系，将相邻图片拼接至一起。
2.5 图像融合对拼接得到的全景图进行融合处理。
2.6 全景图像投射将合成后的全景图投射至球面、柱面或立方体上并建立合适的视点，实现全方位的视图浏览。
图1:opencv stitching模块进行图像拼接的处理流程（部分步骤可选）3.算法技术点介绍3.1 图像获取由于鱼眼镜头和常规镜头在生成全景图方面存在很大差异，其校正算法完全不同，因此需分开讨论。
但是校正后的图像进行拼接步骤时的处理方法一定程度上可通用。
A．单常规镜头拍摄多张图片方式（手持）该方式很常见，在目前多种手机上均有相关全景功能。
B．多个常规镜头组成的相机（或单镜头旋转扫描方式）图2：三星2014年发布的360度全景照相机Project Beyond，内置16个摄像头C．鱼眼镜头拍摄图3：理光2013年发布双鱼眼全景相机RICOH THETA3.2鱼眼图像矫正若为鱼眼镜头采集的到的图像，必须对图像进行矫正。
鱼眼镜头图像校正算法通常有两种：一种是球面坐标定位法，一种是经纬映射法。
具体推导过程见参考资料【1】《鱼眼照片生成全景图算法的研究与实现》，矫正效果如下图所示：图4：鱼眼图像及校正后的展开图3.3 图片匹配3.3.1与特征无关的匹配方式与特征无关的匹配方式常见的为相关性匹配，一般都用于没有复杂变换的图像拼接情况下。
该方式计算简单，仅为普通的灰度模板匹配。
具体细节见参考文档【2】《全景图生成技术研究》。
图5：模板匹配法示意图3.3.2根据特征进行匹配的方式基于特征的匹配首先从图像上选取特征信息，然后识别出两幅图像对应的特征信息。
常用的特征信息有特征轮廓，特征曲线，特征点，多采用特征点匹配法。
进行特征点匹配的第一步是提取所有素材图片的局部特征点。
普遍来讲，一张图片所包含的特征点通常就是周围含有较大信息量的点，而仅通过这些富有特征的局部，基本就可以推测出整张图片。
常见的特征点包括SIFT，FAST，SURF等。
图6：SITF特征点检测效果图。
青色内容为检测到的SIFT特征点。
由于特征点由特征向量表示，所以图中每个特征点显示为一个箭头。
形成特征向量之后下一个问题就是如何匹配了。
最基本的方式可以称作“最邻近搜索”（Nearest Neighbour），实际上也就是找在128维空间上直线距离最近的的特征向量，这个求直线距离的方式和2维无异，最近的特征向量也就被认为是互相匹配。
SIFT原作者使用的方式是增加了k-d tree算法来高效率地完成高维度上的最邻近搜索。
特征点匹配效果如下图所示。
图6：SITF特征点匹配效果图3.4图片拼接在以上步骤中得到了图像间的匹配关系，就可以根据这些关系进行图像的拼接了。
按照图像匹配的不同方式，拼接处理也分两大类：A．根据模板匹配的方式，可得到图片见的平移（或者包括缩放）参数，继而根据参数进行图像拼接操作；B．根据特征点匹配的方式，则利用这些匹配的点来估算"单应矩阵" （Homography Estimation），也就是把其中一张通过个关联性和另一张匹配的方法。
单应矩阵H效果如下：通过单应矩阵H，可以将原图像中任意像素点坐标转换为新坐标点，转换后的图像即为适合拼接的结果图像。
下图即为找出符合几何约束的特征点之后，通过单应矩阵来对齐两张图片的内容。
图7：根据特征点进行图像拼接的效果图图8：多张图像拼接效果3.5图像融合图像拼接后，需要对图像重叠部分进行融合处理。
图像融合技术决定了最终图像合成质量，常用的有平均叠加法，线性法，加权法，多段融合法等。
具体见参考文档【2】《全景图生成技术研究》。
3.5.1 平均叠加法平均叠加法是直接对图像进行平均叠加。
这是最简单的融合方法，会出现明显的拼接缝隙。
3.5.2 线性法柱面图像的拼接多采用简单的线性法。
图像映射到柱面坐标下，图像间就是简单的纯平面平移变换，局部对准后，对重叠区域用线性法融合。
该方法适合柱面全景图生成，或者仅具有平移变换的两幅图像融合。
3.5.3 加权函数法加权函数法与线性法类似，也是广泛应用的融合方法之一。
该方法能有效去除边界缝隙，但在拼合区往往出现叠影模糊的现象。
3.5.4 多段融合法（多分辨率样条）多段融合法是目前比较好的融合方法，拼接成的图像既清晰又光滑无缝，能避免缝隙问题和叠影现象。
另外，如果选取好的最佳缝隙线，还能处理有轻微运动物体的图像拼接。
但该方法运算量大是其明显缺陷。
3.6全景图像投射3.6.1 柱面全景图固定视点，使相机在水平面内旋转一周拍摄场景，得到一组具有重叠区域的连续环视图像序列，将这组图像序列无缝拼合，并投影到柱面空间坐标，就得到了衣服柱面全景图。
柱面投影就是讲图像投影到柱面上，它是一种透视投影而非平行投影，通俗的讲就是要活的从投影中心这一点上观察图像在柱面上的成像。
下图表示将三维空间上的点（X,Y,Z）映射到柱面模型上得到对应于柱面模型上的点（x,y,z）的过程。
其中θ为观察视域中心与X轴夹角，h为柱面模型高度，(x,y,z)为（X,Y,Z）在柱面模型上的投影。
图9：柱面全景图生成模型其中，图10：柱面全景图效果图详细的柱面投影模型的推导过程，见参考文档【5】《柱面全景图拼接算法的研究》。
3.6.2 球面全景图球面全景图是通过求取图像映射到球面的参数，将图像映射到球面模型上，然后得到的平面反展开图就是球面全景图或者部分球面全景图。
图11：球面投影变换结果图图12：球面全景图拼接效果3.6.3 多面体全景图以景物中心为固定视点来观察整个场景，并将周围场景的图像记录在以该点为中心的环境映射到多面体上，这样环境映射以多面体全景图像的方式来提高其中心视点的场景描述。
多面体全景图中以立方体最为简单，立方体全景图是由6幅广角为90度的画面组成。
图13：立方体全景图效果4.开源图像算法库OpenCV拼接模块开源图像算法库OpenCV在2.4.0版本后集成了一个全景图拼接模块stitch，其中一个较详细的样例代码stitching_detail.cpp简要介绍如下：4.1 stitching_detail程序运行流程1.命令行调用程序，输入源图像以及程序的参数2.特征点检测，判断是使用surf还是orb，默认是surf。
3.对图像的特征点进行匹配，使用最近邻和次近邻方法，将两个最优的匹配的置信度保存下来。
4.对图像进行排序以及将置信度高的图像保存到同一个集合中，删除置信度比较低的图像间的匹配，得到能正确匹配的图像序列。
这样将置信度高于门限的所有匹配合并到一个集合中。
5.对所有图像进行相机参数粗略估计，然后求出旋转矩阵6.使用光束平均法进一步精准的估计出旋转矩阵。
7.波形校正，水平或者垂直8.拼接9.融合，多频段融合，光照补偿，4.2 stitching_detail程序接口介绍img1 img2 img3 输入图像--preview 以预览模式运行程序，比正常模式要快，但输出图像分辨率低，拼接的分辨率compose_megapix 设置为0.6--try_gpu (yes|no) 是否使用GPU(图形处理器)，默认为no/* 运动估计参数*/--work_megapix <--work_megapix <float>> 图像匹配的分辨率大小，图像的面积尺寸变为work_megapix*100000，默认为0.6--features (surf|orb) 选择surf或者orb算法进行特征点计算，默认为surf--match_conf <float> 特征点检测置信等级，最近邻匹配距离与次近邻匹配距离的比值，surf默认为0.65，orb默认为0.3--conf_thresh <float> 两幅图来自同一全景图的置信度，默认为1.0--ba (reproj|ray) 光束平均法的误差函数选择，默认是ray方法--ba_refine_mask (mask) -----------------wave_correct (no|horiz|vert) 波形校验水平，垂直或者没有默认是horiz--save_graph <> 将匹配的图形以点的形式保存到文件中，Nm代表匹配的数量，NI代表正确匹配的数量，C表示置信度/*图像融合参数:*/--warp(plane|cylindrical|spherical|fisheye|stereographic|compressedPlaneA2B1|compressedPlaneA1.5B 1|compressedPlanePortraitA2B1|compressedPlanePortraitA1.5B1|paniniA2B1|paniniA1.5B1|panin iPortraitA2B1|paniniPortraitA1.5B1|mercator|transverseMercator)选择融合的平面，默认是球形--seam_megapix <float> 拼接缝像素的大小默认是0.1 --------------seam (no|voronoi|gc_color|gc_colorgrad) 拼接缝隙估计方法默认是gc_color--compose_megapix <float> 拼接分辨率，默认为-1--expos_comp (no|gain|gain_blocks) 光照补偿方法，默认是gain_blocks--blend (no|feather|multiband) 融合方法，默认是多频段融合--blend_strength <float> 融合强度，0-100.默认是5.--output <result_img> 输出图像的文件名，默认是result,jpg命令使用实例，以及程序运行时的提示：4.3 测试效果图14：usb摄像头拍摄的办公室90度视角的六张图像图15：生成的全景图OpenCV的图像拼接模块效果良好，但是由于考虑到及其缺乏条件的情况，因此算法方面采用了很多很复杂的方法，如待拼接的图像顺序不明，基于特征点的图像匹配，迭代优化估计相机焦距参数等，耗时十分长（此例子中，耗时大约十几分钟）。