图像拼接论文
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。
基于光栅的快速精确图像拼接
ｈ ｓｈ ｇ ｓ ｉ ｓ ｅ ｄ， ｈ ｉ ｆｔ ｍａ ｅ ｍｏ ａｃ ｉ ａ ｏ ｔ１ ． ａ ｉ ｈ ｍｏ ａ ｃ ｐ ｅ ｔ ｅ ｔｍｅ ｏ ＷＯ ｉ ｇ ｓ ｉ ｓ ｂ ｕ ０ ｍｓ Ｋｅ ｒ ｓ ｍａ ｅ ｍ ｏ ａ ｃ ｒ ｔｎ ；ｓ ｌ ｃ ｌ ｒ ｔｏ ｙ ｗｏ ｄ ：ｉ ｇ ｓ ｉ ；ｇ ａ ｉ ｇ ｅｆ ａ ｉ ａ ｉ ｎ — ｂ
Ｈａ ｂｎＩ ｓ ｔｔ ｏ ｅｈ ｏｏ ｙ，Ｈａ ｂｎ １ ０ ０ ，Ｃ ｉａ ｒｉ ｎ ｔ ｕｅ ｆ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｉ ｒｉ ５ ０ １ ｈｎ ）
Ａｂ ｔａ ｔ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｍｐ ｏ ｅｔ ｅｓ ｅ ｄ ａ ｄ ｐ ｅ ｉｉ ｎｏ ｍａ ｅ ｍｏ ａｃｆ ｒＩ ｖｓｏ ｎ ｐ ｃｉｎ，ａ ｆ ｓ ｓｒ ｃ ：Ｉ ｒ ｅ ｏ ｉ ｒ ｖ ｈ ｐ ｅ ｎ ｒ ｃｓｏ ｆｉ ｇ ｓ ｉ ｏ Ｃ ｉｉｎ ｉｓ ｅ ｔ ｏ ａ ｔ
Ｐ Ｂ板 、ｃ芯 片及 其掩 模板 等进 行 自动 视觉 检 测 Ｃ Ｉ
பைடு நூலகம்
ｌ 引 — 口
文 章 编 号 １ ０ — ２ Ｘ ２ ０ ） ２０ ４ — ５ ０ ４９ ４ （ ０ ６ ０ — ２ ２０
基 于 光栅 的快 速 精 确 图像 拼 接
陈世哲， 胡涛， 刘国栋， 谢凯， 刘炳国， 浦昭邦
（ 哈尔滨工业大学 自动化测试与控制系， 黑龙江 哈尔滨 １００ ） ５０１
摘 要： 丁提高 Ｉ 为 Ｃ芯片视觉检测 中图像拼接 的速 度和精度 ， 出一种基 于精 密光栅运动系统的快速精确 图像拼接技 术。 提
提出 自标定技 术解决 了传 统标 定受标准件加工尺寸精度和 光强影响 的问题 ， 提高 了标 定的准确 度并 降低 了成本 。在准
确 标 定 基础 上 ， 立 了基 于 光 栅 精 确 定 位 的拼 接 模 型 。 实验 表 明 ， 方 法 拼 接 精 度 高 ， 接 平 均 误 差 在 ０ ４ ｍ 以 内 ， 建 该 拼 ． ２
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。
基于深度学习的全景图像拼接技术研究
基于深度学习的全景图像拼接技术研究随着科技的飞速发展，相机成为了我们日常生活中最为普遍的物品之一，拍摄照片也已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
而全景图像拼接技术就是在这样一个背景下逐渐走入人们的视野。
它利用图像处理技术，将多张不同角度或位置的图片拼接到一起，生成一个完整的全景图像。
本文将探讨基于深度学习的全景图像拼接技术，从理论到实践，从优点到缺点剖析这一技术。
一、基本原理全景图像拼接技术是将多张图片进行拼接，形成一个整体，使其具有一定的连续性和逼真度。
全景图像拼接技术的基本原理是利用摄像机捕捉连续的局部图像，然后将这些图像进行拼接。
在全景拼接中，最常用的方法是通过计算机程序将多幅图像进行配准，然后通过图像拼接技术将这些图像无缝拼接实现全景效果。
二、基于深度学习的全景图像拼接技术研究现状近年来，随着深度学习技术的不断发展，其在图像处理方面也得到了广泛的应用。
基于深度学习的全景图像拼接技术，尤其是卷积神经网络和生成对抗网络等技术的应用，大大提高了全景图像拼接的效果和速度。
在基于深度学习的全景图像拼接技术研究方面，不管是视角的拼接还是场景的拼接，都有很多成果。
例如，有一种名为DeepImageMeld的方法，它利用全景模板和深度图像将多张图片进行配准和拼接，从而产生了一些令人惊叹的结果。
同样，Swirski等人所提出的方法也可以将多张图片配准在一起，并在拼接过程中考虑到了姿态和光照的变化，从而实现更好的拼接效果和更完整的场景。
除了这些方法之外，还有一些其他的方法，如图像融合和全景运动重建等方法，都可以在一定程度上提高全景图像拼接效果。
三、基于深度学习的全景图像拼接技术的优点基于深度学习的全景图像拼接技术有很多优点。
首先，这种技术可以大幅提高全景图像拼接的效果和速度。
其次，这种技术能够自动进行图像配准、调整和拼接，减少了大量人工干预。
此外，基于深度学习的全景图像拼接技术在应对图像下采样和噪声等问题时也有所优势。
拼贴手法在平面设计中的应用表现论文
拼贴手法在平面设计中的应用表现论文拼贴手法是一种常见的平面设计技术，经常出现在海报、书籍封面、广告等设计作品中。
它以将不同的图片和文字裁剪、拼合到一起的方式，创造出视觉丰富、有趣、有节奏的设计效果，从而引起观众的注意。
本文从拼贴手法的定义、历史、特点等方面出发，探讨其在平面设计中的应用表现。
一、拼贴手法的定义和历史拼贴手法是以母版为基础，把多个不同的元素进行剪裁、拼接、重组，合成一幅整体的图片或画面的手法。
它可以使用多种媒介素材，例如图像、文字、贴图、图标等，能表现丰富的意象。
拼贴手法在20世纪初期之前一直是一种类似贴画的艺术形式，随着摄影技术的发展，它逐渐被引入到平面设计中，成为一种受到广泛应用的设计手法。
二、拼贴手法的特点1. 强烈的视觉冲击力：拼贴手法多采用不同形态的图像设计元素，并将它们融合在一起，创造出奇异的画面效果，从而强烈地吸引观众的视线。
2. 丰富多彩的表现形式：拼贴手法可以应用于多种不同的平面设计领域，如海报、广告、logo设计等，同时可以与其他平面设计手法进行巧妙地结合，创造出丰富多彩的表现形式。
3. 创造出戏剧性的视觉效果：拼贴手法更像是一种视觉的故事讲述。
设计师可以通过将不同元素组合在一起，营造出画面中的情境和情感，呈现出强烈的视觉冲击力和戏剧性的效果，进而引起观众的情感共鸣。
三、拼贴手法在平面设计中的应用表现1. 海报设计：拼贴手法在海报设计中的应用十分广泛。
通过拼贴多张图片和文字，让画面中的主题更加鲜明和突出。
例如，一个海报上可以组合几张有有代表性的图片，以表达出一个有力的视觉表现或者传达一个特定的信息。
2. 书籍封面设计：拼贴手法也经常出现在书籍封面上，其目的是为了吸引读者的眼球。
拼贴手法可以将书籍的主题用图片和文字进行组合，呈现出一个有力的视觉效果，达到增强读者购买欲望的效果。
3. 广告设计：拼贴手法在广告设计中也得到了广泛的应用。
设计师可以通过拼贴不同的图片、文字以及比喻性的图像来抓住人们的眼球，从而吸引人们的兴趣和视线。
浅谈基于matlab的图像拼接技术在医学图像处理中的应用_李娟
JOURNAL OF JINING MEDIC AL UNIVERSIT Y V o l132No.62009#方法#技术#浅谈基于matlab的图像拼接技术在医学图像处理中的应用李娟张宝昌孙娟(济宁医学院现代教育技术中心,山东日照276826)摘要医学拼接在医学影像研究中有着广泛的应用。
利用图片对器官整体研究时,需要将具有重叠区域的多源信道所采集到的关于同一器官的图像进行图像配准、图像融合等图像拼接技术处理,生成一副关于器官的立体影像图。
本文讨论了医学图像处理中图像拼接的几种基本算法。
每种图像拼接算法在图像处理中都有各自不同的处理效果,各有优、缺点。
在实际使用中,根据不同的情况采用不同的拼接算法,以达到更好的效果。
关键词医学成像;图像匹配;图像拼接;图像配准;图像融合中图分类号:T P391文献标志码:A文章编号:1000-9760(2009)12-0433-04Analysis of image stitching technology in medical image processingLI J uan,ZH A N G Bao-chang,S UN J uan(Center o f M odern Educational T echnolog y,Jining M edical U niv ersity,Rizhao276826,China)Abstract:Medical images in medical research have a wide range of a pplications.It is needed to have overlap-ping regions of multi-source channel of the collected images on the same organs,im age registration,image fusion processing and other image-splicing tec hniques to produce a three-dimensional image of the organ,when we use pictures to c omplete a comprehensive study of the organ.This artic le discusses several ba sic algorithm of image m osaic in m edical image proc essing.Each image mosaic algorithm and image proc essing have different treatment, eac h with its own advantages and disadvantages.I n practice,ac cording to the different circum stances of different splicing algorithm,in order to achieve better results.Key words:Medical imaging;Imaging matc hing;Image mosaic在医学影像学方面,大幅度的全景图像能帮助医生对病灶及其周围部位的情况进行全面、直观地观察[1];然而显微图像的放大倍数与视野范围一直是不能兼得的。
医学影像中图像拼接算法研究及应用
医学影像中图像拼接算法研究及应用医学影像学是医学领域中一个重要的分支。
通过影像学，可以让医生看到人体内部的各种结构和病变情况，从而辅助医生做出正确的诊断和治疗方案。
在医学影像学中，图像拼接算法是一个重要的技术。
本文将对医学影像中图像拼接算法进行研究并探讨其应用。
一、图像拼接算法概述图像拼接算法是指将多个图像拼接成一个大图的过程。
在医学影像学中，我们需要将多个照片组合起来形成一个更大的图像，以获取更多的信息。
比如，一个医生需要查看一位患者的肺部 X光片，但是单张 X 光片无法提供足够的信息。
在这种情况下，医生需要将多张 X 光片组合起来，形成一个更大的图像，以便于观察病变情况。
在图像拼接算法中，有许多不同的方法，比如基于特征点匹配的方法、基于全景相机的方法等。
这些算法的原理不尽相同，但基本思路都是通过将多个图像进行重叠、配准，最终得到一个完整的图像。
在医学影像中，由于影像本身质量已经很高，因此图像拼接算法主要考虑匹配精度和速度。
在保证匹配精度的基础上，加快算法速度是至关重要的。
二、医学影像中图像拼接算法应用图像拼接算法在医学影像中有着广泛的应用。
下面列举几个典型例子：1. CT/MRI 三维成像：在 CT/MRI 检查中，由于扫描的限制，通常只能得到患者某一部位的截面图像。
利用图像拼接算法，可以将这些截面图像拼接成一个三维图像，进一步帮助医生观察病变情况，并制定更为准确的治疗方案。
2. 医学图像拼接：医学图像拼接是将多张医学影像拼接成一幅更大的图像，以获得更全面、更精确的信息。
比如，在组成灰度图像的过程中，通过图像拼接可以有效地减少噪声和影像缺陷，提高影像质量。
3. 远程会诊：利用图像拼接技术，医生们可以方便地进行远程会诊。
在原始数据的互联网传输过程中，医生们可以利用拼接技术对这些数据进行重组和按需修改，以便于进行病人的会诊。
三、医学影像中图像拼接算法研究医学影像中图像拼接算法的研究主要集中在两个方面。
图像拼接毕业设计图像拼接技术研究
[3] B.Zitova,J.Flusser.Image registration methods:a survey [J].Image and Vision
Computing,2003, 21(11):977-1000.
[4] R.Szeliski.Image Alignment and stitching: A Tutorial[R].Preliminary
The main content of the design isthatit can splice severalimagesinto a panoramicimagethroughmatching feature points. Themainprocesses areas follows:firstly, theimage that will be spliced is pretreated so as to eliminate noise and other interferencefactors. Atthe same time, image feature points are extracted by using the Harris corner detection algorithm.Secondly, theblock matching method is used to match imagepoints, thenoverlappingarea equal length methodis usedto eliminate falsematching. Finally, the weighted average method is used to realize image fusion and complete panorama imagemosaic. Theexperimentalshows that this method gets satisfactory results and achieves the panoramic image seamless splicing.
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基于特征点的图像拼接算法研究指导教师：学生姓名：学号：专业：计算机技术院（系）：信息工程学院完成时间：2013年11月摘要: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。
本文研究了基于特征图像配准算法。
利用基于特征Harris角点检测算法提取出初始特征点对，实现实现特征点对的精确匹配。
最后用加权平均对实现图像融合。
实验证明该算法适应性较强，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。
同时该算法准确率高，鲁棒性强，具有较高的使用价值。
关键词：：图像拼接图像配准特征点图像合成Abstract:Image mosaic is a technology that carries on the spatial 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．The image mosaic process consists of the following steps．Image acquisition,image registration,image fusion．fusion．Image registration is the important foundation of image mosaic．This article has studied a image registration algorithrm feature-based image registration algorithm．Firstly,corners are extracted using improved Harris operator to extract the initial feature point pairs.Then,the correct matching feature point pairs are used to realize the image registration．Finally,use the Weighted Average Fusion Rule to fuse the images.The experiment results indicate this algorithmhas better registration results under a variety of conditions such as different light,bigger rotation and repetitive texture.At the same time,this algorithm has good effect in image registration,high accurate rate,strong robustness，higher use value．Key words:Image mosaic Image registration Feature points Image fusion目录第一章绪论 (1)1.1图像拼接的研究意义 (1)1.2国外研究现状 (1)第二章图像拼接基本理论 (3)2.1成像基础 (3)2.1图像变换模型 (3)2.2图像拼接流程 (5)2.3图像配准算法 (6)2.4图像合成 (8)第三章基于特征的图像配准 (9)3.1基于点的特征提取 (9)3.2基于Harris角点检测算法 (9)3.3特征点匹配 (10)3.3图像融合 (11)第四章实验分析 (11)4.1实验 (11)实验结论 (12)参考文献 (14)第一章绪论1.1图像拼接的研究意义随着计算机技术的发展，计算机在各个学科领域得到了应用。
数字图像处理随之产生。
同时，图像拼接技术也得到了广泛的应用。
日常生活中，要获得视野场景图像时，必须调节相机的焦距，通过缩放镜头拍摄到的照片分辨率比较低。
研究图像拼接就是为了把图像的各个部分通过对齐一系列空间重叠的图像，不降低图像分辨率的条件下获取大视野范围的场景照片。
它可以解决由于相机等成像仪器视角和范围的限制，不能一次获得大视野图片的问题。
图像拼接技术主要是利用计算机进行自动匹配，构造一个无缝高清图像。
1.2国外研究现状图像配准和拼接在计算机诞生前就已经应用，当时人们为了获得大场景图片需要专业人员手工利用有重叠区的照片来构造拼接图。
随着科技的日新月异，这项工作渐渐被计算机所取代。
1992年，英国剑桥大学的Brown L.G[1]总结了图像拼接主要理论及在各个领域的应用。
当时他讨论图像拼接技术主要还是着眼于医学图像处理、遥感卫星处理等领域。
目前在虚拟现实、视频压缩、视频编码及图像超分辨率复原等新领域都有应用。
1996年，Szeliski R和Coughlan J提出一种2D空间八参数投影变换模型来进行图像配准，用Levenberg-Marquardt迭代非线性最小化方法搜索参数空间的办法获得变换参数。
这种方法在处理具有平移、旋转、仿射等多种变换的待拼接图像效果好，收敛速度快，因此成为图像拼接领域的经典算法。
Peleg S等人在此基础上作了进一步研究，于2000年提出了自适应图像拼接模型，根据相机的不同移动而自适应选择拼接模型。
1975年，Kuglin CD和Mines D.C提出相位相关法，此后Castro E.D和Morandi C提出了扩展相位相关法，利用傅里叶变换的性质能够实现具有旋转和平移变换的图像配准[9]。
随着快速傅里叶变换算法的提出，SrinivasaR.B和Chatterji B.N提出了基于FFT的图像配准方法，可以实现包含平移、缩放、尺度变换在内的图像配准问题。
其他还有基于图像灰度的匹配算法，基于图像特征的匹配算法等等。
目前图像配准技术已经取得了许多研究成果，但是由于图像来源的多样性，以及配准的要求不同等等因素和配准的复杂性，图像配准技术还需要进一步发展。
第二章图像拼接基本理论2.1成像基础成像包括两个过程，一是几何过程，即场景中的点投影到摄像机的过程。
二是物理过程，主要决定平面上每个像素的亮度。
图像采集需要将客观世界的3D场景投射到2D平面上，这个成像变换过程牵扯到不同坐标系的变换。
下面介绍具体所涉及的坐标系系统。
世界坐标系，即真实的现实世界坐标系XYZ系统。
(1)摄像机坐标，以观察者为中心的坐标XYZ系统，一般取摄像机的光轴为Z轴。
(2)像平面坐标，在摄像机内所形成的坐标系统，表示场景在像平面上的投影。
一般像平面与摄像机坐标系统的XY平面平行。
(3)计算机图形坐标，表示图像阵列中图像像素的位置。
例如[u,v]表示图像网格中的行数和列数，即像素坐标。
因为数字图像最终要输入计算机内存放，所以像平面坐标都要转换为计算机图像坐标。
常用的成像系统是将三维场景变换成二维灰度或彩色图像。
这种从二维到三维的变换被称为映射。
主要的映射方法有两种：透视投影和正交投影。
透视投影是最常用的而正交投影应用较少。
透视投影主要利用小孔成像原理，通过投影矩阵进行变换将3D世界坐标系转换为计算机的2D坐标。
2.1图像变换模型图像获取过程中，图像状态由摄像机的运动状态所决定。
摄像机的运动可以分为平移运动、镜头缩放、水平扫动、垂直扫动和旋转运动。
摄像机的不同运动方式对成像会产生不同效果，主要会产生梯形失真和线性调频现象。
梯形失真指的是原来场景中的平行线在图像中相交；线性调频指的是图像随着空间位置变化其空间频域随之增大或减小。
但是拍摄环境复杂多变，摄像机的运动不能用单一某种运动描述，而是几种运动的合成。
下面是几种常用图像变换模型。
1.刚体变换：如果第一幅图像中的两点之间的距离变换到第二幅图像后仍保持不变，则这样的变换称为刚体变换。
刚体变换可分解为平移、旋转和反转(镜像)。
其变换矩阵M为：在二维空间中，点（x,y）经过刚体变换到点（,）的变换公式为：其中为旋转角度，为平移量。
刚体变换具有三个自由度，理论上选择至少两对点就可确定。
2．仿射变换：如果第一幅图像中的一条直线经过变换后映射到第二幅图像上仍然为直线，并且保持平行关系，则这样的变换称为仿射变换。
仿射变换可以分解为线性(矩阵)变换和平移变换。
其变换矩阵M为：M=在二维空间中，点（x,y）经过仿射变换到点（，）的变换公式为：=+其中为实数矩阵。
仿射变换矩阵具有6个自由度，理论上选择至少3对不共线的控制点可以解出所有的参数。
3.投影变换：如果第一幅图像中的一条直线经过变换后映射到第二幅图像上仍然是直线但是平行关系没有保持，这样的变换称为投影变换。
投影变换具有更一般的形式，可以描述摄像机的平移、水平扫动、垂直扫动、旋转、镜头缩放等运动。
刚性变换和仿射变换可以看做是投影变换模型的特例。
其变换矩阵M为：M=在高维空间中，点（x,y）经过投影变换到点（,）的变换公式为：=+其中，为实数矩阵。
投影变换矩阵有8个自由度，理论上选择至少4对点来确定。
4.非线性变换：如果第一幅图像中的一条直线经过变换后映射到第二幅图像上不再是直线，这样的变换称为非线性变换。
在二维空间中，点（x,y）非线性变换到点（，）为（，）=F(x,y)。
其中F表示把第一幅图像映射到第二幅图像的任意一种函数形式。
多项式变换就是一种典型的非线性变换。
非线性变换多适用于具有全局性形变的图像配准问题。
下图给出几种变换的例子：图2.12.2图像拼接流程图像拼接过程由拼接预处理、图像配准、图像合成三步骤组成。
图2.2图像预处理是为了保证图像配准的精度对原始图像做一些折叠或坐标变换，例如直方图操作或图像平滑滤波、建立图像的匹配模板、傅里叶变换或小波变换以及提取图像特征集合等[4]。
图像配准的核心是寻找一个变换。
即找到待拼接图像中模板或特征点在参考图像中的位置，然后根据模板或图像特征之间的对应关系从而建立两幅图像的数学模型，使图像间重叠部分对准，将待拼接图像转换到参考图像的坐标系中构成完整图像。
图像合成是最后一步。
当准确计算出图像间转换参数后，需要根据参数把多张图像合成一张全景图。
此时图像配准的结果存在误差，不可能每一点都精确匹配。
图像合成的策略是要尽可能减少遗留的变形和图像之间的差异。
主要的方式有光度调整混合、确定重叠区域和消除拼缝等等。