全景拼接算法简介
全景图像拼接算法的研究与实现的开题报告
全景图像拼接算法的研究与实现的开题报告一、选题背景与意义全景图像拼接技术是近年来计算机视觉领域的研究热点之一。
全景图像拼接是指将多个单幅图像拼接成一个完整的全景图像。
在实际应用中，全景图像拼接技术已经被广泛应用于航拍、地图制作、虚拟现实等领域，为人们的工作和生活带来了巨大的便利。
全景图像拼接的主要难点在于如何准确地识别并匹配图像中的关键点，并将多个图像进行精准拼接，以实现衔接自然、无缝衔接、清晰高清的全景图像的创建。
因此，该选题的研究和实现对于推动计算机视觉技术的发展和广泛应用具有重要的意义和应用价值。
二、主要研究内容和技术路线本选题主要研究和实现如下内容：1. 了解和掌握全景图像拼接相关的基本理论和算法，包括图像特征提取、关键点匹配、图像变换、图像融合等。
2. 分析和比较国内外常见的全景图像拼接算法，探索算法的优缺点以及适用场景。
3. 针对实际情况，进一步优化和改进算法，提升全景图像拼接的精度和效率。
4. 实现和验证算法，并通过实验和评估验证算法的正确性和性能。
技术路线如下：1. 对全景图像拼接技术和相关理论进行深入学习和分析，梳理各种拼接算法的主要思路和优缺点。
2. 实现针对不同场景的全景图像拼接算法，并使用统一的评估指标进行实验和比较。
3. 对算法进行优化和改进，并进行实验对比。
4. 编写论文，撰写实验和算法实现的细节部分，并将论文中的理论和实验结果进行分析和总结。
三、预期成果1. 掌握全景图像拼接相关的基本理论和算法，包括图像特征提取、关键点匹配、图像变换、图像融合等。
2. 深刻理解国内外常见的全景图像拼接算法的优缺点和适用场景，并能在实际工作中针对不同场景选择合适的算法进行应用。
3. 实现和比较多种全景图像拼接算法，并掌握其实现细节和对各种因素的敏感性。
4. 对算法进行优化和改进，提升拼接效果和效率。
5. 发表相关论文，并在计算机视觉领域获得一定的学术成就和影响力。
四、可行性分析与计划进度本选题的可行性主要表现在以下几个方面：1. 实践基础扎实，具备计算机视觉、图像处理等方面的相关基础。
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。
全景视频实时拼接技术研究与实现
全景视频实时拼接技术探究与实现1. 引言随着虚拟现实技术的蓬勃进步，全景视频越来越受到人们的喜爱。
全景视频能够给观众带来身临其境的感觉，以全景的方式呈现场景，使观众感觉自己置身于其中。
然而，在实时拼接全景视频方面，仍存在许多挑战。
本文旨在解决这一问题，提出一种全景视频实时拼接技术，以实现高效、高质量的全景视频拼接。
2. 相关技术探究2.1 图像采集全景视频拼接的第一步是对场景进行图像采集。
采集设备通常接受鱼眼相机或全景相机，通过广角镜头实现较大范围的图像拍摄。
采集设备的参数设置对后续的图像处理具有重要影响，需要依据详尽应用场景进行合理调整。
2.2 特征提取与匹配在实时拼接全景视频过程中，需要对采集的图像进行特征提取与匹配。
常用的特征提取算法有SIFT、SURF等，通过对图像进行关键点提取，并计算关键点的描述子，实现图像的特征表示。
在特征匹配阶段，通过计算特征匹配得分，确定不同图像之间的对应干系。
2.3 图像拼接算法基于特征匹配的图像拼接算法是实现全景视频拼接的核心。
常见的图像拼接算法有基于特征点的RANSAC算法、基于图像金字塔的平面拼接算法等。
在拼接过程中，需要思量图像的对齐、光照调整、边缘平滑等问题，以实现无缝拼接的效果。
3. 全景视频实时拼接技术为了实现全景视频的实时拼接，本文提出了一种基于快速特征提取和匹配的全景视频实时拼接技术。
该技术主要包括以下步骤：（1）预处理：对采集的图像进行预处理，如去噪、图像增强等，以提高后续特征提取与匹配的准确性。
（2）特征提取与匹配：接受快速特征提取算法对图像进行关键点提取，并计算关键点的描述子。
通过特征匹配算法，确定不同图像之间的对应干系。
（3）图像拼接：依据特征匹配结果，进行图像的对齐、光照调整、边缘平滑等处理，实现全景图像的拼接。
（4）实时实现：为了保证全景视频的实时性，需要对算法进行优化和加速，如接受多线程并行计算、GPU加速等技术手段。
4. 试验与结果分析为验证本文提出的全景视频实时拼接技术的可行性和有效性，进行了一系列试验。
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。
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。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by the editor. I hope that after you download them, they can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!海思全景拼接流程及原理全景拼接技术是一种将多幅部分重叠的图像拼接成一幅全景图像的技术。
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。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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）。