全景图像拼接融合
基于计算机视觉的全景图像拼接技术研究
基于计算机视觉的全景图像拼接技术研究一、引言全景图像拼接技术是计算机视觉领域的一项重要研究内容，其目的在于将多张相互重叠的图像进行自动拼接，生成一张具有渐变、连续的全景图像。
本文将探讨基于计算机视觉的全景图像拼接技术的研究进展，并分析其应用前景。
二、相关概念2.1 全景图像全景图像是指通过将多个图像按照一定方式进行拼接，生成一幅能够覆盖更大场景范围的图像。
全景图像通常具有更大的视场角，可以提供更加全面的信息。
2.2 计算机视觉计算机视觉是利用计算机代替人眼进行图像分析和理解的技术。
它包括图像处理、模式识别、目标检测等多个研究方向，全景图像拼接技术是其中的一个重要分支。
三、全景图像拼接技术的原理3.1 特征提取与匹配全景图像拼接的第一步是提取图像中的特征点，并将这些特征点进行匹配。
常用的特征提取算法包括SIFT、SURF和ORB等，匹配可以通过最近邻算法或者RANSAC算法来实现。
3.2 图像配准与变换在特征点匹配后，需要对图像进行配准，将它们对齐到同一个坐标系中。
通常使用的方法是通过估计图像间的几何变换关系，如仿射变换或透视变换，将图像进行矫正。
3.3 图像融合与补全在图像配准后，需要将多张图像进行融合，以生成一张连续的全景图像。
一种常用的方法是使用重叠区域的像素值进行平均或加权融合，同时对融合后的图像进行边缘补全，使得图像过渡自然。
四、全景图像拼接技术的应用4.1 旅游与地产全景图像拼接技术在旅游与地产行业有着广泛的应用。
通过将多张照片拼接成全景图像，可以为用户提供更加沉浸式的体验，快速展示地理环境和房屋布局，从而吸引用户的兴趣并提升销售效率。
4.2 虚拟现实与增强现实全景图像拼接技术在虚拟现实和增强现实领域也有着重要的应用。
通过将多张全景图像拼接，可以构建出逼真的虚拟环境，为用户提供沉浸式的体验。
同时，在增强现实中，全景图像拼接技术可以用于将虚拟对象与现实场景进行融合，增强用户对现实世界的感知。
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。
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。
全景图像拼接技术研究及应用
全景图像拼接技术研究及应用近几年，全景图像（Panorama）的应用越来越广泛，如旅游景点展示、地图制作、VR（虚拟现实）和AR（增强现实）等应用。
全景图像拼接技术是实现全景图像的关键技术，其主要目标是将多幅重叠的图像拼接为无缝的全景图像。
本文将着重探讨全景图像拼接技术的研究现状和应用。
一、全景图像拼接技术的研究现状1. 传统方法传统的全景图像拼接方法主要包括两种：基于特征点法和基于区域分割法。
前者是将所有图像的特征点匹配，并基于配对点拼接成全景图像；后者则是通过图像的最大重叠区域来进行拼接，适用于图像没有重大的形变或视角变化等情况。
这两种方法的缺点都是易受噪声和遮挡等问题的影响，导致拼接的效果不理想。
2. 基于深度学习的方法近年来，深度学习技术的崛起对于全景图像拼接技术的提升也起到了重要的作用。
通过使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），可以提高全景图像拼接的效率和准确性。
2016年，百度提出了一种名为“DeepPano”的深度学习全景图像拼接算法，该方法利用神经网络从大量单张图像中学习特征和相机参数。
与传统方法相比，DeepPano算法具有更高的拼接速度和更好的拼接质量。
3. 基于视频的方法基于视频的全景图像拼接技术最近也引起了广泛的关注。
与多张照片的拼接不同，视频是连续的图像序列，具有更多的信息和上下文。
基于视频的全景图像拼接方法可以通过视频的连续性进一步提高拼接效果。
二、全景图像拼接技术的应用1. 地图制作全景图像拼接技术在地图制作上有广泛的应用。
通过利用卫星遥感图像、无人机摄影图像等数据源，可以快速生成高质量的地图制品，研究人员还利用全景图像拼接技术在地图中嵌入了VR功能，以帮助用户更好地了解地理信息。
2. 旅游景点展示全景图像拼接技术在旅游景点展示上也有广泛的应用。
通过拍摄景区周围的多张照片，将其拼接成一张完整的全景图像，游客可以更好地了解景区的地形、景观等信息。
航空照相机的全景图像拼接技术
航空照相机的全景图像拼接技术随着无人机技术的快速发展，航空照相机作为无人机上的重要组成部分，越来越被广泛应用于航空摄影、地理测绘、农业科学等领域。
而其中一项关键技术——航空照相机的全景图像拼接技术，则成为了许多专业摄影师和测绘工作者所关注和探索的重点。
全景图像拼接技术是指将多幅局部重叠的照片通过计算机算法进行自动拼接，生成一幅无缝衔接的大尺寸全景图像的过程。
这项技术的发展，使得我们可以更好地捕捉和保存大范围的景观，更准确地记录和表达真实世界的细节和信息。
航空照相机的全景图像拼接技术的关键在于如何实现照片之间的准确定位和重叠区域的自动识别。
在航空摄影中，由于无人机在拍摄过程中会发生姿态变化和高度变化，这就造成了照片之间的尺度差异和视角变化，在进行图像拼接时增加了一定的难度。
为了解决这一问题，研究人员提出了多种算法和方法。
其中，图像特征点匹配是一种常用的方法。
该方法通过寻找图像中的关键点，并计算关键点的描述子，然后通过匹配关键点和描述子来找到对应的点，从而实现图像的对齐和融合。
此外，还可以利用传感器数据、GPS信息和惯性导航系统等，提高航空照相机姿态、位姿的估计精度，进一步优化图像拼接的结果。
除了关键点匹配，多图像融合算法也是实现航空照相机全景图像拼接的重要手段之一。
该算法通过对多幅图像进行颜色、亮度、对比度等方面的调整，使得图像在拼接后具有一致的外观。
同时，还可以采用多重融合方法，将不同的图像特征和信息进行优化和融合，从而得到更准确的全景图像。
除了技术点的研究，航空照相机全景图像拼接技术的发展还需要考虑到实际应用中的需求和使用场景。
例如，对于航空摄影来说，拼接后的全景图像对于地理测绘、城市规划、农业科学等领域的应用至关重要。
因此，算法的稳定性、拼接效果的准确性和高效性等方面都需要进行综合考虑。
此外，在航空照相机全景图像拼接技术的研究和应用过程中，还需要关注数据的存储和处理。
航空照片的体积通常很大，因此如何高效地存储、传输和处理这些数据，也是一个需要解决的问题。
360全景拼接方案
360全景拼接方案简介360全景拼接是一种将多张图片拼接为一个全景图的技术。
全景图能够提供用户全方位的视角，使得用户能够沉浸在虚拟现实的环境中。
本文将介绍一种基于计算机视觉的360全景拼接方案，通过使用特征匹配和图像融合算法，实现高质量的全景拼接效果。
基本原理特征匹配全景拼接的第一步是特征匹配。
特征匹配是指找到多张图片中的相同特征点，以便后续的图像对齐和拼接。
常用的特征点提取算法有SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）。
这些算法可以提取出图像中的关键点，并计算出每个关键点的描述子。
在特征点提取完成后，可以通过计算特征点之间的距离和相似度，使用一些匹配算法（如k-最近邻算法）来找到相同特征点。
匹配算法会根据两幅图像中特征点的相似程度，将它们匹配成对。
图像对齐在特征匹配完成后，下一步是图像对齐。
图像对齐是指将所有图像对准到同一个坐标系中，以便进行后续的拼接处理。
图像对齐可以通过估计图像的变换矩阵来实现，常见的变换矩阵包括平移、旋转和缩放。
常用的图像对齐算法有RANSAC（随机抽样一致性）和LMS（最小均方误差），这些算法可以根据匹配的特征点，计算出变换矩阵，并将图像对齐到同一个坐标系中。
图像融合图像对齐完成后，下一步是图像融合。
图像融合是指将所有对齐后的图像拼接在一起，生成最终的全景图。
常用的图像融合算法有平均融合、线性融合和多重分辨率融合。
在图像融合过程中，需要考虑图像之间的重叠区域的处理，以及消除不同图像之间的亮度差异。
这可以通过调整图像的透明度、亮度和对比度来实现。
实施步骤下面是基于上述原理的360全景拼接方案的实施步骤：1.选择合适的特征提取算法，如SIFT或SURF。
根据实际需求，确定特征点的数量和质量。
2.对每张图片进行特征提取，并计算每个特征点的描述子。
3.使用匹配算法（如k-最近邻算法），找到特征点之间的对应关系。
4.根据匹配结果，计算变换矩阵，将所有图像对齐到同一个坐标系中。
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。
全景照片合成方法详解
全景照片合成方法详解全景照片是一种可以展示广角景观的照片，能够全方位地呈现周围环境。
通过使用PhotoShop软件，我们可以将多张照片合成一个完整的全景照片。
本文将详细介绍全景照片合成的方法和技巧。
步骤一：准备工作在开始合成全景照片之前，我们需要准备好一组拍摄的照片。
为了获得更好的效果，建议使用三脚架固定相机，并保持拍摄角度一致。
拍摄过程中，将相机设置为手动模式，保持光圈、快门速度和ISO值不变。
拍摄时，应保持一定的重叠度，例如将每张照片的30% - 50%重叠。
步骤二：导入照片打开PhotoShop软件，点击"文件"，选择"脚本"，然后选择"图片处理器"。
在弹出的对话框中，点击"浏览"按钮，选择要合成的照片。
选择完毕后，点击"打开"，再点击"运行"。
步骤三：设置选项在图片处理器对话框中，我们可以设置合成全景照片的选项。
首先，选择"用操作后保存的文件替换原始文件"，然后选择输出文件的格式和存储位置。
建议选择JPEG格式，并将质量设置为高或最高。
接下来，勾选"处理头端和底端"，以保证全景照片的边缘平滑。
如果拍摄过程中使用了三脚架，请勾选"自动裁剪"，以去除其他零散的元素。
最后，点击"运行"开始合成全景照片。
步骤四：调整照片合成完成后，我们可以对全景照片进行必要的调整。
例如，调整曝光、对比度、饱和度等。
可以使用PhotoShop的调整图层功能，对全景照片进行非破坏性的调整。
此外，还可以使用裁剪工具对照片进行裁剪，去除不需要的部分。
步骤五：修复缝隙由于拍摄过程中可能存在略微的位置和角度变化，合成后的全景照片可能出现缝隙。
这时，我们可以使用PhotoShop的修复工具进行修复。
其中，最常用的是克隆修复工具。
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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。
2.2 图像融合求得两幅图像的最优投影变换矩阵M 之后就确定了它们之间的变换关系。
为了得到合成图像，还需要选择合适的图像融合方法来完成图像的拼接。
图像融合的任务就是把配准后的两幅图像拼接成一幅无缝图像。
一般分两步进行融合，第一步是图像的合并，将两幅图像拼接到同一个坐标空间内，使两幅图像成为一幅图像；第二步是拼缝的消除，去除拼接缝使两幅图像真正能融合成一幅图像。
图像融合的方法主要有基于图像灰度的融合算法、基于颜色空间变换的融合算法、基于变换域的融合算法等[2-4]，本文采用了基于图像灰度的融合算法。
在基于图像灰度的融合算法中，常采用直接平均融合法、加权平均法、中值滤波法以及多分辨率样条技术融合法等。
直接平均融合法是将配准后图像重叠区域内对应像素点的灰度值直接叠加再求平均，会导致最终的拼接图像中存在较为明显的拼接痕迹。
加权平均融合法对重叠区域的像素值先进行加权后再叠加平均，可以使得重叠区域实现平滑过渡，同时消除拼接痕迹。
中值滤波融合法是利用中值滤波器来处理重叠区域中像素值的不连续性，该方法可以克服图像细节模糊的现象，对有运动目标的场景拼接效果较好，但计算量较大。
多分辨率样条技术融合法首先将图像分解成一系列具有不同分辨率、频率特性及方向特性的子带图像，然后在每个分解的频率域上将图像重叠边界附近加权平均，最后将所有频率上的图像拼合成一幅全景图像。
3 图像拼接融合算法详述图像拼接方面，本文选用基于图像特征的方法，即首先利用简化的SIFT [5]算子提取相邻图像的特征点，然后采用近似最近邻的优先搜索算法查找最近邻特征点，并基于极线约束条件找出最佳的匹配特征点集，最后利用改进的随机抽样一致性(RANSAC)[6]算法鲁棒地估算出投影变换矩阵M 。
这种方法只提取图像的显著特征，大大压缩了图像的信息量，计算量小，速度较快，而且它对图像灰度的变化具有鲁棒性。
算法步骤如下：①根据置信概率和数据错误率，确定需要选择的抽样数量M ；②随机选取4对特征匹配对（任意3点不共线）；③在选择的随机抽样中，选择两对匹配点对，对每一匹配点对，利用式(3.13)计算该匹配点对的特征值T ，如果T 不在阈值范围[T 1,T 2]内，就认为这对匹配点为误差匹配点对，返回②，否则，执行步骤④；④线性计算变换矩阵M ；⑤计算每个匹配点经过矩阵变换后到对应匹配点的距离；⑥设定一距离阈值ε（取特征点提取均方差的2.5倍数值），通过几何一致性检验，确定内点、外点，并在内点集合中重新估计M ；⑦找出满足每次迭代计算出的对应矩阵最多的特征匹配对，并利用这些特征匹配对计算出最终的变换矩阵M ；⑧为保证对多于3幅序列图像的拼接精度，最后采用最小化拼接图像重叠区域间的灰度平方和的方法[75]求精M 。
图像重叠区域间的灰度平方和的计算公式是：∑-=i i i j j y x I y x I E 212)],(),([)(M ……………………………… (3) 具体求解时，采用Levenberg-Marquarats 算法（简称LM 算法）[7]将匹配点的误差精度控制在0.1个像素之内。
在上述算法步骤中，假设正确匹配的点对占总数的比例为p ，则随机抽取的4对匹配点对不全是正确匹配点对的几率为1-p 4，抽取N 次都抽不到4对全是正确匹配的点对的概率为(1- p 4)N ，在实际应用中，一般保证(1- p 4)N <5%即可满足精度需求。
图像融合方面，本文采用了加权平均的融合算法来消除拼接的痕迹。
以两幅图像为例，设这两幅图像分别表示为I 1(i ,j )和I 2(i ,j )，其融合后的图像表示为I (i ,j )，则：),()1(),(),(21j i I j i I j i I αα-+= (4)其中：α为加权系数，可由帽子函数加权平均法和渐入渐出两种方法确定。
帽子函数加权平均法对图像中心区域的像素赋予较高的权值，图像边缘区域的像素权值较低，α值用帽子函数确定。
本文采用渐入渐出的方法确定，主要思想是，将加权系数α取值范围确定为[0,1]，α取渐变系数。
若α=0.5，则相当于两幅图像取平均值，若α由0慢慢变化到1，图像则从I 2(i ,j )慢慢过渡到了I 1(i ,j )，这样就可以实现图像间的平滑过渡，从而消除了拼接的痕迹。
4 实验结果为了验证文中拼接算法的有效性，在Pentium(R)4 2.4G/256M/ VC++6.0 的PC 机上加以实现。
采用Kenox S600数码相机绕原地旋转或平行移动拍摄了若干组照片，在拍照时尽量避免相机转动或平移时镜头的偏斜与俯仰，保证所拍照片的水平中线与照相机的焦点中心处在同一水平面上，并按照上述算法进行了拼接实验。
实验部分参数设置如下：①SIFT 特征提取参数：为减少建立尺度空间和生成特征向量的时间，图像与高斯核卷积计算时不预先对图像放大一倍，特征点对比度阈值m=0.03，邻域取8×8的子窗口，特征点用32维的特征向量描述。
②特征点匹配参数：NN/SCN =0.6，极线搜索宽度为40，极线约束的容差e=0.65，其它参数凭经验确定，且保持不变。
③RANSAC 参数设置：确定某个点是否靠近模型的阈值为0.2，概率为10，最大迭代次数设为400。
序列图像，每幅图像大小均为2816×2112。
(a)待拼接4幅原始图像(b)图像融合前的拼接结果(c)图像融合后的拼接结果图4.2 基于多幅图像的拼接结果5 结论本文提出了一种基于SIFT算子的图像拼接融合算法，经实验验证，本文算法得到的拼接结果基本上消除了拼接部分的色度和亮度的差异，没有产生黑边和明显的拼接痕迹，实现了图像缝合处的平滑过渡，满足了人眼感知的基本要求。
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