图像拼接算法的研究
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。
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究一、本文概述图像拼接技术作为计算机视觉领域的重要研究方向，旨在将多幅具有重叠区域的图像进行无缝连接，生成一幅宽视角或全景图像。
这一技术在许多领域都有着广泛的应用，如遥感图像处理、虚拟现实、全景摄影等。
近年来，随着数字图像处理技术的快速发展，基于特征点的图像拼接方法因其高效性和稳定性受到了广泛关注。
其中，尺度不变特征变换（SIFT）作为一种经典的特征提取算法，在图像拼接中发挥着重要作用。
本文旨在深入研究基于SIFT特征点的图像拼接技术，分析其基本原理、算法流程以及关键步骤，并通过实验验证其在实际应用中的效果。
文章将介绍SIFT算法的基本原理和特征提取过程，包括尺度空间的构建、关键点检测和描述子的生成等。
将详细阐述基于SIFT特征点的图像拼接流程，包括特征匹配、几何变换模型的估计、图像配准和融合等步骤。
同时，还将讨论在拼接过程中可能出现的问题和相应的解决方法。
本文将通过实验验证基于SIFT特征点的图像拼接方法的有效性。
实验中，将使用不同场景和不同类型的图像进行拼接，分析算法在不同情况下的性能表现。
还将与其他图像拼接算法进行对比，以评估SIFT算法在图像拼接中的优势和局限性。
文章将总结基于SIFT特征点的图像拼接技术的研究成果和实际应用价值，并展望未来的研究方向和发展趋势。
通过本文的研究，旨在为图像拼接技术的发展和应用提供有益的参考和借鉴。
二、SIFT算法原理尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的特征检测和描述算法。
SIFT算法的核心思想是在不同的尺度空间上查找关键点，并计算出关键点的方向，生成一种描述子，这个描述子不仅包含了关键点，也包含了其尺度、方向信息，使得特征具有尺度、旋转和亮度的不变性，对于视角变化、仿射变换和噪声也保持一定的稳定性。
SIFT算法主要包括四个步骤：尺度空间极值检测、关键点定位、关键点方向赋值和关键点描述子生成。
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。
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。
基于深度学习的图像拼接算法研究
基于深度学习的图像拼接算法研究随着数字技术的不断发展，图像处理技术的应用正在不断拓展。
图像拼接是一项在数字图像处理领域中被广泛应用的技术，旨在将多幅图像拼接成一张大图像。
常见的图像拼接应用包括全景图像、高分辨率图像和区域扫描图像等。
而基于深度学习的图像拼接算法，可以为图像处理提供更高效、更精准的解决方案。
图像拼接算法的发展历程图像拼接作为一项复杂的数字图像处理任务，其算法的发展历程也经历了多个阶段。
早期的图像拼接算法主要采用的是基于特征匹配的方法，这种方法主要通过寻找多幅图像中的共同特征点，并将它们进行匹配。
然而，基于特征点匹配的方法存在一些固有的问题。
一方面，特征点的提取和匹配需要依赖于人工经验和专业知识，存在一定的主观性和误差性。
另一方面，当存在大量镜像、反转、旋转等场景时，该方法容易出现匹配错误。
随着计算机视觉领域的不断发展，图像拼接技术的应用也逐渐进入了深度学习的时代。
近年来，深度学习技术的不断进步，推动了基于深度学习的图像拼接算法的出现。
这种方法采用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等高级算法，可以在图像拼接过程中自动学习特征，避免了传统算法中的手工特征提取和匹配过程，从而提高了匹配的精度和效率。
基于深度学习的图像拼接算法的优点相比于传统的基于特征点匹配的图像拼接算法，基于深度学习的图像拼接算法具有以下优点：1. 免去传统算法中的手工特征提取和匹配过程，自动提取图像的共性和差异性。
2. 相对于传统算法，深度学习算法对于不同场景和光照条件下的图像变换更具有适应性，能够准确识别不同的相机位置和旋转角度，从而避免匹配错误的情况。
3. 在大型数据集合和复杂图像拼接中的表现更优，可以更好地处理大规模和高维度的图像数据。
4. 可以适用于多种应用场景，包括全景图像、高分辨率图像、区域扫描图像等。
基于深度学习的图像拼接算法的应用图像拼接技术广泛应用于多个领域，如航空测量、医学图像分析、遥感数据处理、虚拟现实等。
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。
全景图像的拼接技术研究的开题报告
全景图像的拼接技术研究的开题报告一、研究背景全景图像在计算机视觉和虚拟现实等领域中具有广泛的应用。
它可以模拟现实环境中360度的场景，提供更为真实的视觉体验。
全景图像的制作需要将多张图片拼接在一起，形成一个无缝的全景图。
因此，全景图像拼接技术的研究对于提高全景图像制作的效率和质量具有重要意义。
二、研究目的本研究旨在探究全景图像的拼接技术，开发一种高效、准确地拼接算法，用于处理不同角度和不同距离拍摄的多张图片，实现全景图像的制作。
三、研究内容和方法本研究的主要内容包括以下几个方面：1. 全景图像拼接算法的研究通过对全景图像拼接算法的分析和研究，确定一种适用于不同场景和不同拍摄条件的最佳算法。
主要考虑图像拼接的准确性、速度、效果等因素。
2. 图像预处理技术的研究在进行图像拼接之前，需要对图片进行一些预处理，以便拼接算法能够更好地处理图片。
本研究将研究图像预处理技术，如图像去噪、校正、对齐等。
3. 实验设计本研究将通过对不同场景和不同拍摄条件下的多张图片进行拍摄和采集，并使用开发的全景图像拼接算法进行拼接。
通过对结果的比较和分析，验证算法的准确性和效果。
四、研究意义本研究的结果将对全景图像拼接技术的发展具有指导意义。
通过研究和开发高效、准确的全景图像拼接算法，可以进一步提高全景图像的制作效率和质量。
同时，也有助于推动全景图像的应用和发展。
五、预期成果本研究的预期成果包括以下几个方面：1. 开发出高效、准确的全景图像拼接算法，实现图片无缝拼接。
2. 提出适用于图像拍摄的预处理技术，提高图像拼接的准确性和效率。
3. 通过实验，验证算法的准确性和效果，提供有力的实证证据。
六、工作计划本研究的工作计划分为以下几个阶段：1. 阶段一（1-2周）：收集相关文献，对全景图像拼接技术进行分析和研究。
2. 阶段二（2-3周）：开发全景图像拼接算法，并进行初步测试，确定算法的优化方向。
3. 阶段三（3-4周）：提出预处理技术，并对算法进行进一步优化。
图像处理中的图像拼接算法优化研究
图像处理中的图像拼接算法优化研究摘要：图像拼接是一种常见的图像处理技术，通常用于将多个图像拼接成panorama照片。
然而，由于图像之间的不匹配和拼接引起的失真等问题，图像拼接算法的优化一直是研究的热点之一。
本文旨在通过对现有图像拼接算法的优化研究，提出一种更有效和精确的图像拼接算法。
介绍：图像拼接是指将多个局部图像拼接在一起，形成一个连续的全景图像。
图像拼接在许多领域中广泛应用，如摄影、天文学和医学图像处理等。
然而，由于拼接过程中图像之间的色彩、曝光和尺寸等差异，以及图像之间的重叠区域匹配问题，图像拼接算法面临许多挑战。
相关工作：在过去的几十年里，许多图像拼接算法被提出。
其中最常用的是基于特征匹配的方法，如SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）。
这些算法通过检测图像中的关键点，并计算关键点之间的特征来进行图像拼接。
然而，这些算法存在一些问题，如计算复杂度高和对图像缩放不稳定等。
算法优化：为了解决现有图像拼接算法存在的问题，本文提出了以下优化措施：1.图像预处理：在进行图像拼接之前，对图像进行预处理是必要的。
一种常见的方法是调整图像的白平衡和曝光度，以使得图像在拼接过程中达到最佳匹配。
此外，对图像进行平滑处理和去噪，可以减少图像拼接中的失真。
2.特征点提取与匹配：在特征点提取方面，本文采用了SIFT算法。
SIFT算法能够检测图像中的关键点，并计算关键点的特征描述子。
采用SIFT算法的优点是能够在图像缩放和旋转的情况下保持稳定的匹配结果。
在特征点匹配方面，本文使用了RANSAC（Random Sample Consensus）算法，该算法能够剔除错误匹配点，提高拼接的准确性。
3.图像拼接和融合：在图像拼接和融合的过程中，本文采用了多频段融合算法。
该算法能够将重叠区域内的像素进行混合，以提高拼接的平滑度和连续性。
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Ｉｍａｇｅ［ｊ，ｉ，ｋ］表示 向 量 序列 ， ｊ 表 示 垂直 方 向 上 的 可 能 交 叠 像 素 数
量。首先假定一个最小值 ｘ＿ｄｉｓ，ｙ＿ｄｉｓ 分别为水平和垂直方向上
的 交 叠 量 ， 其 中 ｄｉｓ［ｉ，ｊ］＝
，ｊ 的 取 值 范 围
是 ０～４０， ｉ 的取值范围是 ０～１６０。
图 ２ 交叠距离计算的过程
在实 验 中 ， 由 ＣＣＤ 摄 像 头 采 集 到 的 两 幅 图 像 的 分 辨 率 为
３２０×２４０。实现的流程图如下。其中， Ａ 表示第 ３００ 列像素的灰
度值 ， Ｂ 表 示 ３２０ 列 像 素 的灰 度 值 。 Ｃ 表示 前 一 列像 素 的 灰 度
值 ， Ｄ 表 示 相 距 ２０ 列 的 后 一 列 的 对 应 行 上 的 像 素 的 灰 度 值 。
为最大值。事实上， 互相关系数是一个非常有效的相似性 度量参量， 对完全不同（正交）的特征， 它等于 ０。对于完全相同的 特征， 它的最大值为 １。相似性的测量应对亮度变化不敏感。通 过搜索， 找出使两个部分最相似的位置， 实现重叠范围的确定。
对数字图像来说， 计算公式如下：
证了该法的正确性。
２ 图像重叠区域的算法
创 １／２ 图像宽度）。
新
（３） 求出 ｘ 与向量序列中任一之欧氏距离， 并求出最小值。 （４） 水平、垂直交叠区域的计算。
该 法 的 特 点 是：计 算 量 小 、环 境 照 度 对 图 像 的 合 成 影 响 小 。
但 关 键 参 数 的 确 定 随 图 像 内 容 而 变 化 。且 当 一 幅 图 像 内 容 相 差
马令坤：副教授 硕士 基 金 项 目 ： 本 课 题 得 到 陕 西 省 自 然 科 学 基 金 资 助 （２００４Ｆ ４４）
基于互相关的技术若选取的特征不合理时， 存在着计算量
较大的问题， 事实上模板匹配可归为它的一种实现。因此， 在实
际应用中， 寻找合适的图像特征成为实现最佳结果和减少运算
量 的 关 键 。图 像 特 征 应 具 备 如 下 四 个 特 点 ①可 区 分 性② 可 靠 性
后求出对应像素的灰度比， 产生一个灰度变化率向量 。对于 ２４
位彩色图像， 要进行三基色到亮度的转 换 ， 即 亮度 方 程：ｙ＝０．３Ｒ＋
技 ０．５９Ｇ＋０．１１Ｂ． （２） 向量序列 Ｘｎ 的建立。
术
取和前面相同的列间隔距离和像素总数， 在可能重叠的图
像 区 域 进行 计 算（一般 认 为 图 像 的 重 合 区 间 的 最 大 范 围 为 １／３～
您的论文得到两院院士关注 文章编号：１００８－ ０５７０（２００７）０２－ ３－ ０３０３－ ０３
图像处理
图像拼接算法的研究
ＴＨＥ ＡＬＧＯＲＩＴＨＭＩＣ Ｓ ＴＵＤＹ ＯＦ ＩＭＡＧＥ ＯＶＥＲＬＡＰ ＲＥＧＩＯＮ ＰＡＴＣＨＩＮＧ ＵＰ
（陕西科技大学）马 令 坤 张 震 强
Ｍ Ａ ＬＩＮ Ｇ Ｋ Ｕ Ｎ Ｚ Ｈ Ａ Ｎ Ｇ Ｚ Ｈ Ｅ Ｎ Ｇ Ｑ ＩＡ Ｎ Ｇ
４ 距离判别法的实现
４．１ ＤＤＢ 位图的像素颜色结构 在图 像 的处 理 中 ， 必须 取 出 图 像 中 各 像 素 点 中 的 ＲＧＢ 值 ， 然后加以计算， 最后才能进行图像 合成 处 理 。ＤＤＢ 位图 的 组 成 结构如图 ２．６．４， 该图是一张 １０×５ 位图结构。
图 ３ 向量 ｘ 的形成流程图
术 图像 上 找到 第 一 幅图 像 的 特征 ， 从 第 一幅 图 像 中取 出 一 小 部 分
在实际应用中， 由于单台摄像设备技术参数的限制， 要达 到 大 的 视 角 范 围 同 时 保 证 必 要 的 清 晰 度 往 往 是 很 困 难 的 。这 样
ω， 将它与在第二幅图像中特定 搜 索范 围 内 的同 等 尺 寸的 部 分
－ ３０４ － ３６０元 ／年 邮局订阅号： ８２－９４６
《现场总线技术应用 ２００ 例》
您的论文得到两院院士关注
图像处理
图 ４ 向量序列 ｘｎ 的形成流程图 ４．３ 实验结果与分析 ４．３．１ 实验结果 本实验采用 ＭＩＮＴＲＯＮ ＣＣＤ 摄 像 头， 输 出 信 号 ＰＡＬ 方 式 ， 幅度 １Ｖｐ－ｐ。图像采集卡选用 ＳＴＫ－ ２０００。图 ５， 图 ６ 分别给出了 处理前后的图象。
Ａｂｓｔｒ ａｃｔ：Ｉｎ ｔｈｅ ｖｉｓｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｗｉｄｅ ｖｉｓｕａｌ ｓｅｅｉｎｇ ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍ ， ｉｔ ｉｓ ａｌｗａｙｓ ｈａｐｐｅｎｅｄ ｔｏ ａｃｔｕａｌｉｚｅ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｉｍａｇｅ， ｎｏｎｅ－ ｓｌｏｔ ｍｅｒｇｉｎｇ． Ｉｎ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ， ｄｉｓｔａｎｃｅ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ａｎｄ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｗｉｌｌ ｂｅ ｇｉｖｅｎ， ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ ，ｔｈｅ ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ ｐｏｉｎｔ
找到重叠范围后， 在显示时要实现图像的拼接，在水平和 垂直方向上各有两种方案。在水平方向， 一是重叠部分仅取其 一， 对另外一部分不做处理。另一种是先对两幅图像重叠部分 进行过渡处理， 再进行拼接。在垂直方向上， 一是仅取两者之 公共垂直部分， 略去错开部分。另一种是找到交错范围后。对 两 幅 图 像 进 行 某 方 向 行 插 值 （利 用 行 相 关 性）， 使 两 者 补 为 同 高。通常使用所谓的平滑连接， 就是要使重叠区域平滑， 一般 常采用渐入渐出的方法， 即在重叠部分由前一幅图像慢慢过度 到第二幅图像并删去垂直方向错开的图像部分。设渐变因子 为 ０＜ｄ＜１， 对 应的 前 后 ２ 幅 图 像 重 叠 部 分 像 素 值 为 ｉｍａｇｅ１，ｉｍ－ ａｇｅ２， 结 果 为 ｉｍａｇｅ３， 则 ｉｍａｇｅ３＝ｄ＊ｉｍａｇｅ１＋（１－ ｄ）＊ｉｍａｇｅ２ 其 中 ｄ 由 １ 慢慢变化到 ０， 它与图像之间的水平方向重叠距离有关。 垂直 方 向 仅取 相 同 部 分 ， 错 位 部 分 全 部 取 掉（不 仅 是 交 叠 区 域 ， 包括整个图像） 。
图 ５ 未合成的两幅图像
图 ６ 合成处理后的图像 ４．３．２ 实验结果分析 由合成图像可以看出， 合成图像包含了原图像所有的信息 量， 证明了算法的正确性。但两幅图像在水平方向上有点错位， 主 要 原 因 在 于 摄 像 时 摄 像 头 的 位 置 在 垂 直 方 向 稍 有 变 化 。改 进 措 施 ① 精 确 调 整 摄 像 头 位 置 ② 提 高 图 像 的 分 解 力 。③ 增 加 图 像 的预处理， 提高图像对比度， 便于最小值的确定。 在 本 实 验 中 两 幅 图 像 的 特 征 差 异 较 大（交 叠 区 域 ） ， 在 实 际 应用中， 当图像特征（ 幅度特征） 较相似时， 距离算法存在一定 的缺陷（ 由于该算法实际上是意在提取两行像素所围区域的信 息特征） 。此时建议使用多种特征综合或相似算法。 本文作者创新点： 本文提出了在图像拼接实现中的相关算 法和距离算法， 并通过对彩色图像的处理验证了其正确性。实验 表明该方法计算量小， 在图像特征比较明显的情况下， 性能好。 参考文献： ［１］阮秋琦 数字图像处理学［Ｍ］ 北京 电子工业出版社 ２００１，１ ［２］何斌，马天予，王运坚，朱红莲 Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋＋数字图像处理［Ｍ］ 北京 人民邮电出版社，２００１，４ ［３］钟力，胡晓峰 重叠图像拼接算法 中国图形图像学报， １９９８．５ 月，３：５．
ｏｆ ｄｉｓｔａｎｃｅ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ｗｉｌｌ ｂｅ ｇｉｖｅｎ ｔｏｏ．
Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ：ｍｏｄｕｌｅ ｍａｔｃｈ，ｉｍａｇｅ ｐａｔｃｈｉｎｇ ｕｐ，ｃｏｒ ｒ ｅｌａｔｉｏｎ ａｒ ｉｔｈｍｅｔｉｃ．
技
１ 引言
像。设两幅图像的特征函数分别为 ｇ（ｘ，ｙ）和 ｆ（ｘ，ｙ）。为了在第二幅
③独立性④数量要少。在应用中， 还可采用新的算法和硬件提
高运算效率。
２．２ 距离判别法原理
由向量序列的收敛性可知， 当给定了 ｎ 维向量空间 Ｒｎ 中的
向 量 序 列｛ｘ（ｋ）｝， 其 中 ｘ（ｋ）＝｛
｝（ｋ＝１，２，３…），如 果 向 量
序 列 收 敛 于 向 量 ｘ，则 向 量 序 列｛ｘ（ｋ）－ ｘ｝＝｛
像的若干列的灰度或变换作为特征向量， 求解其与第二幅图像
所有可能相关部分对应列向量或变换间的距离， 则最小值所对
应的列即为重叠起始部分。
２．３ 距离法实现图象重叠范围的过程ຫໍສະໝຸດ （１） 特征向量 ｘ 的建立。
取 第 一 幅 图 像 的 若 干 列 的 部 分 像 素 建 立 特 征 向 量 。在 实 际
中 往 往 取 相 隔 若 干 距 离（根 据 图 像 本 身 的 情 况 而 定）的 两 列 ， 然
摘要：在灵 境 技 术 和 宽 视 域 的 实 时 监 视 系 统 中 ， 经 常 涉 及 到 多 幅 （ 帧 ） 图 像 的 无 缝 拼 接 。基 于 模 板 匹 配 是 常 用 的 方 法，但 计 算 量大， 本文提出了相关算法和距离判别法， 实验验证了距离判别法， 并给出了该算法的编程要点。 关键词：模板匹配；图像拼接；相关算法 中图分类号：ＴＮ９４９．２１ 文献标识码：Ａ
一 个 恒 定因 子 α， 则 认 为 两 个 特 征 是 一 样 的 。 在 内 积 矢 量 空 间 中， 这两个特征矢量是平行的。这种 情 况只 是 发 生在 Ｃａｕｃｈｙ－ Ｓｃｈｗａｒｚ不 等 式 中 的 等 号 成 立 时
新
（１）
也可以说互相关系数达到极大值。即 （２）
对应 像 素的 相 似 性， 即 在 ＲＧＢ 或 ＹＵＶ 空 间 上 具 有 基 本 相 同 的
（４）
收敛于零； 反之， 若有一向量序列的欧氏长度收敛于零， 则
它的每一个分量一定收敛零， 从而该向量序列收敛于零向量。
对于 两 个图 像 处 理通 道 得 到的 数 字 图像 存 在 着噪 声 、量 化