图像记忆的原理和方法[图像拼接原理及方法]
《图像记忆法》课件
案例二：记忆长数字
探索如何使用图像记忆法来迅 速记忆长数字，为数学和其他 领域的学习提供帮助。
案例三：记忆特定的知识 点
了解如何运用图像记忆法来记 忆特定的知识点，提高学习效 果和知识应用能力。
注意事项
图像记忆法的限制
了解图像记忆法的局限性和适用范围，以及何时应考虑其他学习方法。
与其他学习方法的比较
4
学习如何运用回想策略来巩固和巩固记 忆，提高长期记忆效果。
步骤一：制作联想图像
学习如何创建富有想象力和个性化的联 想图像，使记忆过程更加有趣。
步骤三：对联想图像进行编码
探索如何使用特定编码方法与联想图像 进行关联，以加强记忆效果。
案例分析
案例一：记忆人名
通过案例研究，了解如何使用 图像记忆法来记忆人名，从而 轻松应对社交场合。
《图像记忆法》PPT课件
创建一个引人入胜且易于理解的课件，学习如何通过图像记忆法提高记忆能 力。让我们开始探索这个令人兴奋的主题！
介绍
什么是图像记忆法
探索图像记忆法的定义和背后的原理，了解它如何帮助我们提高记忆能力。
图像记忆法的好处
发现使用图像记忆法的好处，并了解它如何帮助我们有效地保持和回想信息。
探讨图像记忆法与其他学习方法的异同，了解何时使用图像记忆法最为有效。
总结
总结图像记忆法的优点
回顾图像记忆法的优点和各个方面的优势，了解它 如何帮助我们更好地学习和记忆。
今后如何应用图像记忆法
提供实用建议，让你能够在学习和生活中充分运用 图像记忆法的技巧和方法。
图像记忆法的原理
1 认知神经科学
了解图像记忆法与认知神经科学的关系，以 及为什么它在记忆过程中如此有效。
2 记忆模式
图像联想记忆法如何运用
图像联想记忆法如何运用图像联想记忆法的运用方法1、静态的事物动态化一般情况下，动态的事物要比静态的事物吸引人。
如熊，睡着时的景象不如张牙舞爪向您扑来时的景象深刻。
记葡萄酒、风，可想象迎面吹来带着葡萄酒香味的风;记汽车、椅子、花瓣，可想象汽车撞飞椅子，椅子上洒落片片花瓣。
2、夸张地联想如你将夸张联想即将事物夸大或缩小、增加或减少的联想方法。
如记小鸟与大楼，可想象：小鸟撞倒大楼、小鸟托着大楼飞;记牙签、电筒、闪电，可想象牙签变成电池那么粗，放到电筒里，一按开关，电筒射出闪电。
3、荒诞离奇如你在联想中使图像违背逻辑，超脱现实，容易形成强烈刺激。
如记汽车、木材，可想象一根大圆木长着四个汽车轮子在跑，或汽车在巨大的圆木上飞驰;记面包、太阳帽、扑克，可想象几个面包正在戴着太阳帽打扑克。
记很多词语时，只要把相关场景串联起来，即形成逻辑关系，由第一个词语联想出第二个、第二个联想出第三个直到最后一个。
如记汽车、木材，面包、太阳帽、扑克，可联想为大圆木长着汽车轮子在飞驶，上面坐着几个面包，正戴着太阳帽打扑克。
图像联想记忆法，可轻易记住几十个各不相关的词语。
我们在实际应用中，记住了这些词后，再利用关键时间复习一下，即可形成深刻的长期记忆。
联想记忆法分为三种具体方法1.接近联想法两种以上的事物，在时间或空间上，同时或接近，这样只要想起其中的一种便会接着回忆起另一种，由此再想起其他。
记忆的材料整理成一定顺序就容易记得多了。
2.相似联想法当一种事物和另一种事物相类似时，往往会从这一事物引起对另一事物的联想。
把记忆的材料与自己体验过的事物相连结起来，记忆效果就好。
在外语单词里，有发音相似的，有意义相似的，这些都可以利用相似联想法来帮助记忆。
3.对比联想法当看到、听到或回忆起某一事物时，往往会想起和它相对的事物。
对各种知识进行多种比较，抓住其特性，可以帮助记忆。
这就是对比联想法。
什么是联想记忆利用联想来增强记忆效果的方法，叫做联想记忆法。
影像记忆法
影像记忆法影像记忆法是一种提高记忆能力的有效方法，通过将信息转化为生动的图像并与具体的场景关联起来，可以帮助我们更好地记忆和回忆信息。
本文将全面介绍影像记忆法的原理、步骤以及如何应用它来提高记忆能力。
影像记忆法的原理是利用大脑对于图像的敏感性和记忆力。
我们的大脑更容易记忆形象、鲜明、有趣的事物，而抽象的概念或文字往往更难以记忆。
通过将信息转化为具体的图像，我们可以利用大脑对图像的记忆力来加深对信息的记忆。
那么，如何应用影像记忆法呢？下面是具体的步骤：第一步，选取关键信息。
当我们面对大量信息时，往往需要选择其中的关键信息进行记忆。
这些关键信息可以是某个学科的重点知识，一本书的章节标题等。
第二步，将信息与图像关联。
将选取的信息转化为具体的图像，并尽量使这个图像生动、有趣。
例如，我们要记忆一本书的章节标题，可以将每个标题都与一个具体的场景或者动作相联系，这样能够增加记忆的深度和持久性。
第三步，构建图像场景。
将所有的图像进行排列组合，构建一个有趣的场景。
可以将不同的图像相互关联，形成一个连贯的故事。
这样做不仅可以提高记忆效果，还可以减少遗忘的可能性。
第四步，回忆和复习。
在一段时间后，回忆和复习所记住的图像场景。
可以通过回忆整个场景的外貌、细节，以及其中所包含的关键信息来巩固记忆。
通过以上四个步骤，我们可以更好地应用影像记忆法来提高记忆能力。
但是需要注意的是，影像记忆法并非适用于所有情况，有些信息可能并不适合转化为图像记忆。
因此，我们需要在实践中不断总结经验，寻找适合自己的记忆方法。
总之，影像记忆法是一种全面、有指导意义的记忆方法。
通过将信息转化为生动的图像，并与具体的场景关联起来，我们可以更好地记忆和回忆信息。
只要不断实践和总结经验，相信每个人都可以通过影像记忆法提升自己的记忆能力。
picture 记忆方法
picture 记忆方法图片是一种很常见的媒介，它能够帮助我们更好地理解和记忆信息。
本文将介绍一些有效的记忆方法，通过图片来辅助记忆。
一、联想记忆法联想记忆法是一种基于图像的记忆方法，它通过将需要记忆的信息与生动的图像相联系，以增强记忆效果。
我们可以使用图片来帮助我们构建联想记忆，首先需要选择一张能够代表需要记忆的事物或概念的图片。
然后，我们可以将该图片与其他相关的信息进行联想，从而更好地记忆。
举个例子，假设我们需要记忆一本书的标题叫做《骑士与龙的传奇》。
我们可以选择一张描绘骑士和龙的图片作为联想的基础，然后我们可以联想到一位骑士勇敢地与一条凶猛的龙搏斗的情景。
这个图像化的联想能够帮助我们更容易地记住书的标题。
二、故事记忆法故事记忆法是一种基于连贯故事情节的记忆方法，通过将需要记忆的信息编织成一个有趣的故事，以增强记忆效果。
我们可以使用图片来辅助构建故事记忆，首先需要选择一张能够代表故事主题或核心情节的图片。
然后，我们可以根据图片所代表的信息，编写一个生动有趣的故事，将需要记忆的内容融入其中。
举个例子，假设我们需要记忆一串数字序列：312748。
我们可以选择一张图片，如一辆红色的雪佛兰车，然后将这辆车编入一个故事中。
故事可以是这样的：有一个小男孩骑着一辆红色的雪佛兰车到湖边拍照（3），突然，湖里跳出一只大海豚（1），海豚玩到快乐的时候，拉着小男孩一起去了一家餐厅（2），餐厅里有一位非常友好的服务员（7），服务员送给他们一盘可口的烤鸭（4），最后，他们在湖边的树下休息（8）。
通过这个故事，我们可以更容易地记忆起这串数字序列。
三、图表记忆法图表记忆法是通过绘制图表或图形来辅助记忆的方法。
我们可以使用图片来绘制图表，帮助我们更清晰地理解和记忆信息。
图表可以是各种形式，如表格、流程图、思维导图等。
举个例子，假设我们需要记忆一个复杂的流程。
通过绘制一张流程图，每个步骤都用图片代替文字，我们可以更好地理解和记忆这个流程。
练习图像联想记忆的方法有哪些
练习图像联想记忆的方法有哪些学习和记忆是互为因果，相辅相成的。
学习只有记忆下才有意义。
在记忆和理解下，才有学然后知不足之感。
记忆是学习的一环，记忆也是学识进步的基石。
为了提高记忆的效率，学识的深化，孔子曾经说过“学而时习之”，“温故而知新”;为了增强理解，教导我们学习和思考并进，也曾有“学而不思则罔，思而不学则殆”的名言。
下面小编为你整理图像联想记忆的训练方法，希望能帮到你。
训练图像联想记忆的方法1：故事联想法举例比方说，今天你要买CD，买白菜回家请太太煮，下午5点钟去蛋糕店取回订好的蛋糕，送给朋友做生日礼物。
面对这些要办的事，除了用笔记下外，你也可以编故事来记忆它们。
例如，你可以想像你的朋友出了张CD，今天要特意请他到家吃蛋糕，还要请太太做一道好吃的白菜，庆祝他的生日。
这样一来，经由自编自导的故事就比较容易记住了。
故事联想的优点是只要有情节，就可以记住所有要记的资料。
举例看了上面的例子，请各位跟我一起练习故事联想吧。
今天如果需要你帮我买电池、马克杯，还要记得到火车站帮我订下星期出差的火车票，怎么连贯成一个故事呢?比如，现在我录音的电池快用完了，于是就到7-11便利店买些电池，这时碰到一个朋友，所以就一起到咖啡厅用马克杯喝咖啡，然后朋友告诉我下星期一定要找机会坐火车去桂林看看。
在这个过程中，包含了去7-11便利店买电池，碰到朋友去咖啡厅用漂亮的马克杯喝咖啡，之后朋友建议我买火车票去桂林旅游。
讲完这两个例子，有人会问：“原本只要记住三四件事物，强记就行了，为什么要编出比这更复杂的故事呢?”问得好，在上面的故事联想练习中，故事本身比记住三件事物要复杂得多。
因为我们的头脑比较容易接受像电影剧本一样的流程，所以把一些比较简单的资料串联成故事，更容易记住。
另外故事联想的方法简单，只要善于联想，再多的资料都不是问题，还可以随着故事联想做长期存盘，使记忆变得更牢固。
当然，联想的方法很多，我们可以视情况选择不同的联想。
计算机视觉技术中的图像拼接方法与技巧
计算机视觉技术中的图像拼接方法与技巧随着计算机视觉技术的发展，图像拼接技术逐渐成为计算机视觉领域中的重要应用之一。
图像拼接技术可以将多张图像融合为一张完整的大图像，从而拓展了图像处理和分析的范围。
本文将介绍图像拼接技术的方法和一些关键的技巧。
首先，图像拼接的基本原理是将多张局部重叠的图像通过几何变换和图像融合算法进行拼接。
几何变换主要包括平移、旋转、缩放和透视变换等。
平移变换是最简单的变换，通过调整图像的位置来对齐相邻图像的特征点。
旋转变换是将图像按照一定角度进行旋转以达到对齐的目的。
缩放变换可以根据图像的比例尺进行大小调整。
透视变换是在平面图像中重建三维景深。
在进行图像拼接时，一些关键的技巧可以提高拼接结果的质量和准确性。
首先，特征点检测和匹配是图像拼接中的关键一步。
特征点是图像中的显著像素点，可以通过角点检测、边缘检测等方法进行提取。
特征点匹配是将相邻图像的特征点进行对应，常见的匹配算法有SIFT、SURF和ORB等。
在进行特征点匹配时，需要考虑到图像的尺度变化、旋转和视角变化。
其次，图像拼接中的图像融合算法也是非常重要的。
常用的图像融合算法有均值融合、最大像素值融合、混合融合和多重分辨率融合等。
均值融合是将多张图像进行简单的平均处理，适用于图像拼接中的平滑过渡。
最大像素值融合是选择每个像素位置上的最大像素值，适用于多视点拼接。
混合融合是利用权重进行图像叠加，可以根据不同区域的特征进行加权融合。
多重分辨率融合是将图像分解成不同尺度的金字塔，在多个尺度上进行融合操作。
此外，为了提高图像拼接的准确性，需要考虑图像的校正和去除畸变。
图像校正可以通过相机标定来实现，校正后的图像能够消除由于镜头形变引起的影响。
去除畸变则可以通过抗畸变算法来实现，例如极点校正和拉普拉斯畸变校正等。
在实际应用中，图像拼接技术被广泛用于全景照片的生成、虚拟现实和增强现实、卫星图像的拼接以及医学影像的拼接等领域。
例如，在全景照片生成中，通过利用图像拼接技术，可以将多张相机连续拍摄的照片拼接成一张完整的全景照片。
图像拼接的原理和应用
图像拼接的原理和应用一、图像拼接的原理图像拼接是一种将多幅图像拼接成一幅大图的技术。
它可以帮助我们扩展视野，获得更大范围的图像信息。
图像拼接的原理主要包括以下几个方面：1.特征提取：在进行图像拼接之前，首先需要提取图像中的特征点。
常用的特征点提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。
2.特征匹配：通过计算图像中的特征点相似度，找到各图像间的对应关系。
常用的特征匹配算法包括基于特征点的匹配和基于区域的匹配。
3.几何变换：图像在进行拼接时，需要进行几何变换，使得各图像间的特征点能够对齐。
常用的几何变换包括相似变换、仿射变换和投影变换等。
4.图像融合：在完成图像对齐后，需要对图像进行融合，使得拼接后的图像看起来自然。
图像融合常使用的方法有无缝融合、多频段融合和多重层次融合等。
二、图像拼接的应用图像拼接技术广泛应用于许多领域，下面列举了几个常见的应用场景：1.地理测绘：通过对不同角度的航拍图像进行拼接，可以生成高分辨率的地图。
这对于土地利用分析、城市规划和灾害监测等方面非常重要。
2.视频制作：在电影和电视制作中，图像拼接技术可以将不同的视频镜头进行平滑过渡，使得观众无法察觉画面的转换，增强观赏性。
3.虚拟现实：在虚拟现实领域，图像拼接可以用于构建虚拟环境。
通过拼接多个图像，可以实现用户的全方位观察和交互体验。
4.医学影像：在医学影像的处理中，图像拼接可以帮助医生获取更全面、准确的病灶信息。
比如，可以将多张断层扫描合成一张完整的三维影像。
5.工业检测：在工业领域，图像拼接技术可以实现对大尺寸或复杂结构的物体进行检测和分析。
比如，可以拼接多张图像构成一张全景图，提供更全面的视角。
三、图像拼接的优缺点图像拼接技术的应用带来了许多便利，但同时也存在一些限制和缺点。
优点：•视角扩展：通过图像拼接，可以将多张图像拼接成一张大图，扩展视野范围，获得更全面的信息。
•画面连续：通过拼接图像，可以实现画面的连续性，使得观看者无法感知画面的变换，提升用户体验。
图像记忆法之联想记忆法
图像记忆法之联想记忆法在我们的日常生活和学习中，记忆是一项至关重要的能力。
然而，传统的死记硬背往往效果不佳，容易遗忘，且过程枯燥乏味。
今天，我们要探讨一种有趣且高效的记忆方法——图像记忆法中的联想记忆法。
首先，让我们来了解一下什么是联想记忆法。
简单来说，联想记忆法就是通过将需要记忆的内容与我们熟悉的、生动的、有趣的图像或场景进行关联，从而达到更容易记住的目的。
这种方法利用了人类大脑对图像的敏感和偏爱，因为相比于枯燥的文字和数字，图像能够更强烈地刺激我们的大脑，留下深刻的印象。
比如说，我们要记住一个单词“apple”（苹果）。
如果只是单纯地重复这个单词，可能很快就会忘记。
但如果我们在脑海中想象出一个红彤彤、又大又圆的苹果，甚至能闻到它的香气，感受到它的光滑表皮，那么这个单词就会更容易被记住。
这就是联想记忆法的基本原理。
联想记忆法的优势是显而易见的。
其一，它能够大大提高记忆的效率。
通过将抽象的信息转化为具体的图像，我们能够更快地记住所需内容。
其二，增强记忆的持久性。
因为与生动的图像相关联，记忆在大脑中留存的时间更长。
其三，使记忆过程变得更加有趣。
不再是枯燥的重复，而是充满创意和想象的过程，能够激发我们的学习兴趣和积极性。
那么，如何运用联想记忆法呢？这里有一些实用的技巧。
一是创造独特的联想。
每个人的思维和经历都是独特的，所以联想的方式也可以因人而异。
例如，要记住一个历史事件的发生时间，我们可以将这个时间与自己生日、重要节日或者其他有特殊意义的日子联系起来。
二是运用多种感官进行联想。
不仅仅是视觉，还可以调动听觉、嗅觉、触觉等多种感官。
比如，要记住一种花的名字和特点，我们可以想象自己置身于一片花海中，听到蜜蜂的嗡嗡声，闻到花香，触摸到花瓣的柔软。
三是构建夸张、奇特的场景。
越是夸张和奇特的场景，越能够吸引大脑的注意力，从而加深记忆。
比如，要记住一个人的名字叫“张飞”，可以想象他长着翅膀在天空中飞翔，手里还拿着一把巨大的长矛。
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图像记忆的原理和方法[图像拼接原理及方法] 第一章绪论1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。
图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。
早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。
近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制（IBR ）成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化场景描述（Visual Scene Representaions）的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以使IBR 从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。
在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360 度的环形图片了。
但是在实际应用中，很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。
使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。
这在红外预警中起到了很大的作用。
微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。
利用图像拼接技术，拼接机器人双目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。
在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像，用来虚拟实际场景。
这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。
这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。
这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。
在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。
所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。
在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像，作为进一步研究的依据。
从以上方面可以看出，图像拼接技术的应用前景十分广阔，深入研究图像拼接技术有着很重要的意义1.2图像拼接算法的分类图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一，国内外研究人员也提出了很多拼接算法。
图像拼接的质量，主要依赖图像的配准程度，因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。
根据图像匹配方法的不同仁阔，一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型：（1) 基于区域相关的拼接算法。
这是最为传统和最普遍的算法。
基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发，对待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法计算其灰度值的差异，对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度，由此得到待拼接图像重叠区域的范围和位置，从而实现图像拼接。
也可以通过FFT 变换将图像由时域变换到频域，然后再进行配准。
对位移量比较大的图像，可以先校正图像的旋转，然后建立两幅图像之间的映射关系。
当以两块区域像素点灰度值的差别作为判别标准时，最简单的一种方法是直接把各点灰度的差值累计起来。
这种办法效果不是很好，常常由于亮度、对比度的变化及其它原因导致拼接失败。
另一种方法是计算两块区域的对应像素点灰度值的相关系数，相关系数越大，则两块图像的匹配程度越高。
该方法的拼接效果要好一些，成功率有所提高。
(2) 基于特征相关的拼接算法。
基于特征的配准方法不是直接利用图像的像素值，而是通过像素导出图像的特征，然后以图像特征为标准，对图像重叠部分的对应特征区域进行搜索匹配，该类拼接算法有比较高的健壮性和鲁棒性。
基于特征的配准方法有两个过程：特征抽取和特征配准。
首先从两幅图像中提取灰度变化明显的点、线、区域等特征形成特征集冈。
然后在两幅图像对应的特征集中利用特征匹配算法尽可能地将存在对应关系的特征对选择出来。
一系列的图像分割技术都被用到特征的抽取和边界检测上。
如canny 算子、拉普拉斯高斯算子、区域生长。
抽取出来的空间特征有闭合的边界、开边界、交叉线以及其他特征。
特征匹配的算法有：交叉相关、距离变换、动态编程、结构匹配、链码相关等算法。
1.3本文的主要工作和组织结构本文的主要工作：(1) 了前人在图像拼接方面的技术发展历程和研究成果。
(2) 学习和研究了前人的图像配准算法。
(3) 学习和研究了常用的图像融合算法。
(4) 用matlab 实现本文中的图像拼接算法(5) 总结了图像拼接中还存在的问题，对图像拼接的发展方向和应用前景进行展望。
本文的组织结构：第一章主要对图像拼接技术作了整体的概述，介绍了图像拼接的研究背景和应用前景，以及图像拼接技术的大致过程、图像拼接算法的分类和其技术难点。
第二章主要介绍讨论了图像预处理中的两个步骤，即图像的几何校正和噪声点的抑制。
第三章主要介绍讨论了图像配准的多种算法。
第四章主要介绍讨论了图像融合的一些算法。
第五章主要介绍图像拼接软件实现本文的算法。
第六章主要对图像拼接中还存在的问题进行总结，以及对图像拼接的发展进行展望。
1.4 本章小结本章主要对图像拼接技术作了整体的概述，介绍了图像拼接的研究背景和应用前景，以图像拼接算法的分类和其技术难点，并且对全文研究内容进行了总体介绍。
第二章图像拼接的基础理论及图像预处理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。
这是几何畸变最常见的情况。
另外，由于光学成像系统或电子扫描系统的限制而产生的枕形或桶形失真，也是几何畸变的典型情况。
几何畸变会给图像拼接造成很大的问题，原本在两幅图像中相同的物体会因为畸变而变得不匹配，这会给图像的配准带来很大的问题。
因此，解决几何畸变的问题显得很重要。
图象校正的基本思路是，根据图像失真原因，建立相应的数学模型，从被污染或畸变的图象信号中提取所需要的信息，沿着使图象失真的逆过程恢复图象本来面貌。
实际的复原过程是设计一个滤波器，使其能从失真图象中计算得到真实图象的估值，使其根据预先规定的误差准则，最大程度地接近真实图象。
2.3.2 图像噪声的抑制图像噪声可以理解为妨碍人的视觉感知，或妨碍系统传感器对所接受图像源信息进行理解或分析的各种因素，也可以理解成真实信号与理想信号之间存在的偏差。
一般来说，噪声是不可预测的随机信号，通常采用概率统计的方法对其进行分析。
噪声对图像处理十分重要，它影响图像处理的各个环节，特别在图像的输入、采集中的噪声抑制是十分关键的问题。
若输入伴有较大的噪声，必然影响图像拼接的全过程及输出的结果。
根据噪声的，大致可以分为外部噪声和内部噪声；从统计数学的观点来定义噪声，可以分为平稳噪声和非平稳噪声。
各种类型的噪声反映在图像画面上，大致可以分为两种类型。
一是噪声的幅值基本相同，但是噪声出现的位置是随机的，一般称这类噪声为椒盐噪声。
另一种是每一点都存在噪声，但噪声的幅值是随机分布的，从噪声幅值大小的分布统计来看，其密度函数有高斯型、瑞利型，分别成为高斯噪声和瑞利噪声，又如频谱均匀分布的噪声称为白噪声等。
1. 均值滤波所谓均值滤波实际上就是用均值替代原图像中的各个像素值。
均值滤波的方法是，对将处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其邻近的若干像素组成，用模板中像素的均值来替代原像素的值。
如图2.4所示，序号为0是当前像素，序号为1至8是邻近像素。
求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点((x, y)，作为处理后图像在该点上的灰度g(x,y)，即g(x,y)= (2-2-2-1)其中，s 为模板，M 为该模板中包含像素的总个数。
图2.2.2.1模板示意图2. 中值滤波中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。
它的核心算法是将模板中的数据进行排序，这样，如果一个亮点（暗点）的噪声，就会在排序过程中被排在数据序列的最右侧或者最左侧，因此，最终选择的数据序列中间位置上的值一般不是噪声点值，由此便可以达到抑制噪声的目的。
取某种结构的二维滑动模板，将模板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的二维数据序列。
二维德中值滤波输出为( 2-2-2-2 )其中，f(x,y)，g (x,y)分别为原图像和处理后的图像，w 二维模板,k ,l为模板的长宽，Med 为取中间值操作，模板通常为3 3 、5 5 区域，也可以有不同形状，如线状、圆形、十字形、圆环形。