图像拼接原理及方法分析
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。
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。
裂缝图像拼接方法
裂缝图像拼接方法在图像处理领域，裂缝图像拼接是一种常见的技术，也被广泛应用于全景图像拼接、遥感图像处理以及医学图像处理等领域。
本文将介绍裂缝图像拼接的基本原理和常见方法，并探讨一些改进的技术。
一、裂缝图像拼接的基本原理裂缝图像拼接的目标是将多幅图像拼接在一起，形成一幅完整的图像。
通常情况下，裂缝是指两幅图像在拼接边界处的不连续或差异较大的区域。
裂缝图像拼接的基本原理是通过对裂缝区域进行匹配、校正和融合等操作，使得拼接后的图像在裂缝位置具有连续性和一致性。
二、传统1. 特征点匹配传统的裂缝图像拼接方法通常首先对待拼接图像进行特征点提取，然后通过特征点匹配来确定裂缝位置。
常用的特征点提取算法包括SIFT、SURF和ORB等。
匹配算法主要有RANSAC和最小二乘匹配等。
通过特征点匹配，可以找到裂缝区域的位置和形状信息。
2. 图像校正基于特征点匹配的裂缝图像拼接方法通常需要进行图像校正，使得两幅图像在裂缝位置具有一致的几何变换。
校正方法包括平移、旋转和缩放等操作，通常使用仿射变换或透视变换来实现。
3. 裂缝融合在完成图像校正后，需要对裂缝区域进行融合操作，使得拼接后的图像在裂缝位置具有连续性和一致性。
常用的融合算法包括加权平均、多分辨率融合和图像修补等。
融合算法的目标是在保持尽可能多的图像信息的同时，使得裂缝区域的过渡自然平滑。
三、改进的1. 基于深度学习的近年来，深度学习在图像处理领域取得了巨大的成功。
一些研究者将深度学习引入裂缝图像拼接中，通过训练深度卷积神经网络来实现裂缝位置的检测和图像融合。
深度学习方法能够自动学习图像特征，可以对裂缝图像拼接问题进行更精确的处理。
2. 基于图像分割的图像分割是图像处理的重要任务之一，通过将图像分割为多个区域，可以更好地处理裂缝图像拼接问题。
一些研究者通过将图像分割成小块，并根据块的相似性进行重新排列，从而实现裂缝图像的拼接。
图像分割方法可以提高裂缝图像拼接的精度和效果。
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。
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。
Matlab中的图像拼接方法与示例分析
Matlab中的图像拼接方法与示例分析图像拼接是数字图像处理领域中的重要任务，它能够将多张局部图像合并为一张完整的图像。
Matlab作为一种强大的工具，提供了多种图像拼接方法，本文将介绍其中常用的方法，并通过具体的示例分析其优劣和适用场景。
一、基于特征点匹配的图像拼接方法特征点匹配是一种常用且有效的图像拼接方法，它通过在图像中提取出稳定且唯一的特征点，然后根据这些特征点之间的相对位置关系进行图像的拼接。
在Matlab中，可以使用SIFT（尺度不变特征变换）算法来提取图像的特征点，然后使用RANSAC（随机一致性采样）算法对特征点进行匹配，并通过Harris角点检测算法来筛选出最佳的匹配点。
示例：将两张风景照片拼接成一张全景照片。
首先，使用SIFT算法提取两张照片的特征点，然后使用RANSAC算法对特征点进行匹配。
接着，通过Harris角点检测算法筛选出最佳的匹配点，并根据匹配点计算出图像间的转换矩阵。
最后，使用Matlab中的imwarp函数对图像进行变换，并使用imfuse函数将两张图像拼接在一起，得到最终的全景照片。
二、基于图像重叠区域的无缝拼接方法无缝拼接是指在图像拼接过程中，将多张图像合成为一张时，保持图像之间的连续性和平滑性，使得拼接后的图像看起来像是一张完整的图像。
在Matlab中，可以使用图像重叠区域的像素平均值或像素加权平均值来实现无缝拼接。
这种方法能够减少拼接过程中产生的明显拼接痕迹，使得拼接后的图像具有更好的视觉效果。
示例：将多张卫星图像拼接成一张地图。
首先，读入多张卫星图像，并确定它们之间的重叠区域。
然后，通过像素平均值或像素加权平均值来实现无缝拼接。
最后，使用Matlab中的imshow函数显示拼接后的地图图像。
三、基于图像内容的自动拼接方法自动拼接方法是指针对无法通过特征点匹配或像素平均值等方式进行拼接的图像，通过分析图像内容来实现图像的自动拼接。
在Matlab中，可以使用深度学习模型（如卷积神经网络）来对图像进行内容分析和特征提取，并根据提取的特征对图像进行拼接。
ENVI对图像进行配准校正拼接裁剪
ENVI对图像进行配准校正拼接裁剪ENVI在图像处理领域被广泛应用，其中配准、校正、拼接和裁剪是常见且重要的操作。
本文将介绍ENVI在图像配准校正拼接裁剪方面的基本原理和操作步骤。
一、图像配准图像配准是将多幅图像对准到一个统一的坐标系统中，使它们具有相同的尺度、旋转和平移。
ENVI提供了多种图像配准方法，包括基于特征点匹配的自动配准和基于控制点辅助的手动配准。
1. 自动配准ENVI的自动配准功能利用图像中的特征点进行匹配，通过计算特征点的几何变换关系来实现配准。
使用该功能时，首先选择一个参考图像，然后选择其他需要配准的图像。
ENVI将自动检测并匹配这些图像中的特征点，并计算图像之间的几何变换关系，最终实现图像的配准。
2. 手动配准对于某些情况下自动配准效果不佳或需要更精确的配准结果的场景，ENVI提供了手动配准功能。
该功能需要用户手动在图像中添加控制点，根据已知的地理坐标信息进行匹配。
通过选择足够数量的控制点，并进行几何变换，可以实现更准确的图像配准结果。
二、图像校正图像校正是指通过去除图像中的变形、噪声、光照等因素，使得图像更加准确和清晰。
ENVI提供了多种图像校正方法，如大气校正、几何校正等。
1. 大气校正在遥感图像处理中，大气校正是一个重要的步骤。
ENVI提供了不同的大气校正模型，如基于大气遥感参数的MODTRAN模型、Atmospheric and Topographic Correction (ATCOR)模型等。
用户可以根据实际需求选择合适的大气校正方法对图像进行校正，以消除大气干扰，还原地物的真实信息。
2. 几何校正几何校正是指将图像中的地物从图像坐标转换为地理坐标，使得图像与实际地理位置相符。
ENVI提供了自动几何校正功能，可以使用地面控制点或地面矢量数据进行几何校正。
通过选择合适的校正方法和参考数据，可以将图像校正为具有地理坐标的图像。
三、图像拼接图像拼接是将多幅图像按照空间位置进行组合，生成一幅更大尺寸的图像。
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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来自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) 总结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。
根据噪声的来源，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。