图像拼接方法及其应用研究
图像拼接及景深扩展技术在金相检验中的应用
金相 检 验 是 金 属 材 料 试 验 研 究 的 重 要 手 段 之
一
定量 金相 分析 中不可 缺少 的手段 。 ｌ 僦 还 光 学显微镜 系统 在采 集试样 图像 的过程 中往往 要受 到某 些客 观 因素 的影 响 ： 方 向 ， 水平 由于 系统视 野范 围有 限 ， 般情 况 下 镜 头放 大倍 率 越 大 视野 范 一 围越 小 ， 而不 能 同一时 间大范 围 的观察 式样 ； 从 垂直 方向， 由于光学 系统都 有景 深范 围 ， 从而不 能 同一时 间看 清楚 落差较 大 的 范 围 ， 一般 情 况下 镜 头放 大 倍 率越 大景 深 范 围越 小 。为 了克 服 光 学 显 微 镜 在 水
场进行 大 量 的统计 工 作 ， 能保 证 测 量 结 果 的可 靠 才 性 【 。文章 主 要 对 金 相 显 微 镜 组 织 样 品 的不 完 整 Ｉ ｊ 性 的多 幅图像 进行 了直 观 全 貌 的 展 现 ， 目的是 将 图 像 拼接 和景深 扩展 技术运 用 到金 相组 织 图像 的分析
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｈ ａ ｅ ，ｈ ｈ ｒｃ ｅｉｔ ｓｏ ｇ ｓ ｉｋ ｎ ｄ ｅ ｐ ｎ ｉｎ ｆ ｒ ｅ ｔ ｅｄ ａ ｅｌａ ｈ ｉ ａ ｐ ｃ － ｓｒ ｃ ：ｎ ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒｓ ｃ ｆ ｍａ ｅ ｍｏ ａｃ ｉ ｇ ａ ｘ ａ ｓ ｏ ｐ ｈ ｏ ｆ ｌ ｓ ｗ ｌ ｓｔ ｅｒ ｐ ｈ ａ ｉ ｉ ｎ ｏ ｄ ｆｉ ｔ ｎ ｎ ｍｅ ａ ｏ ｒ ｐ ｉ ｘ ｍｉ ａｉ ｎ ｒ ａｙ ｅ ． １ ｙ ａｅ ｍａ ｎｙ ｕ ｅ ｎ ｏ ｓ ｒｉ ｇ ｃ ｍｐ ｅｅ ｐｃｕ ｅ ｆｓ ｅ ｉ ｉ ｒ ｔ ・ ｉ ｓｉ ｔ ｌ ｇ ａ ｈ ｅ ｅ ａ ｎ ｔ ｓａ ｅ ａ ｌ ｚ ｄ ， ｌ Ｉ ｉ ｌ ｓ ｄ ｉ ｂ ｖｎ ｏ ｌｔ ｉｔｒ ｓ ｏ ｐ ｃａ ｍ ｅｅ ｍｅ ｏ ｌ ｏ ｎ Ｉｅ ｅ ｌ ｓ ｔｒ ｓａ ｄ ａ ｎ ｒ ｌｓｒ ｃｕ ｅ ｔ ｄ ｅｉ ｔ ｌ ｔ ｒ ｓ Ｔ ｅｔ ｓ ｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ａ ｅ ｏ ｌ ｘ ｉｉ ｔ ｅｍｉｒ ｓ ｕ ｔ ｒｌａ － ａ ｅ ｂ ｏ ｍａ ｔ ｔ ｒ ｓａ ｇ ｍｅａ ｉ ｍ ｅ ａ ． ｈ ｔ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｔ ｔ ｈ ｙ ｃ ｕｄ ｅ ｈ ｂ ｔ ｈ ｅｏ ｔ ｅｕ ａ ｐ ｎ ｕ ｅ ｎ ｌ ｃａ ｉ ｌ ｅ ｈ ｔ ｒ ｐ ａ ａ ｃ ｓ ｏ ｔｒａｓ ｉ ｈ ｏ ｎ ｃ ｕ ａｅｙ ａ ｄ ｃ ｅ ｒ ｗ ｉ ｈ ｉ ｏｔｎ ｒａ ａｙ ｉ ｇ ａ ｄ ｔｓｉ ｇ ｓｍｐｅ ． ｅ ｒ ｎ ｅ ｍ ｅｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｕ ｄ ａ ｃ ｒｔｌ ｎ ｌａ ｌ ｈ ｃ ｓｉ ｆａ ｌ ｙ， ｍｐ ｒ ｔ ｎ ｚ ｎ ｅｔ ａ ｌｓ ａ ｆ ｏ ｌ ｎ ｎ Ｋｅ ｒ ｓ： ｇ ｓ ｉ ｋｎ ； ｘ ａ ｓ ｎ ｆ ｒｄ ｐ ｈ ｏ ｅ ｄ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｆｉ ｇ ｒｃ ｓ ｉ ｇ ｙ ｗｏ ｄ ｉ ｅ ｍｏ ａｃ ｉ ｇ ｅ ｐ ｎ ｉ ｏ ｅ ｔ ｆ ｌ ；ｅ ｈ ｏ ｏ ｏ ｍａ ｏ ｉ ｆ ｙ ａ ｍ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ；ｗｈｔ ａ ｅ ｉ ｅｌ ｙ ｒ
视频图像拼接和应用
《中国有线电视》2003(22)CHINA CABL E TEL EV ISION・摄编制播・视频图像拼接和应用□雷中锋,王广生,方穗明(北京工业大学,北京100022)摘 要:论述实时处理由若干个摄像头采集的图像,即利用视频图像边界重叠的部分进行拼接,形成全景式的视频,然后实时显示拼接后的视频图像。
关键词:图像拼接;视频拼接;视频全景;视频监控中图分类号:TN919.8 文献标识码:B 文章编号:1007-7022(2003)22-0070-02Video Image Stitching and its Application□L EI Zhong-feng,WAN G Guang-sheng,FAN G Sui-ming(Beijing University of Technology,Beijing100022,China)Abstract:This paper discusses processing real-time video images captured by several cameras that is, stitching image based on edge overlapping part of image,get panoramic image and output real-time video image stitched.K ey w ords:image stitching;video stitching;video panorama;video monitoring 视频图像拼接是指应用若干个摄像头拼接形成的视频全景技术,该技术不同于基于图像拼接的虚拟全景技术和基于云台的视频监控技术,同时又吸收了两者的优点,因此具有重要的发展意义。
本文具体阐述视频拼接的思想、算法及拼接过程和课题取得的结果以及应用前景。
1 视频拼接思想的提出视频图像在信息表达中起着非常重要的作用,随着信息技术的发展,有关视频图像的研究和应用也迅速发展起来,如网络电视、可视电话、视频会议、虚拟现实等。
基于特征相关的图像配准与拼接算法研究
８ ８・
科
韩 禹 王 港
（ 河北工业大学 控 制科 学与工程学院 ， 天津 ３ ０ ０ １ ３ ０ ） 摘 要： 图像 拼接技 术现在应 用的范围已经愈加广泛 ， 无论在计 算机视 觉 ， 三维重建 ， 医学图像 处理 ， 全景建设等领域都得 到了广泛 应用。 作为图像 处理领域的一门科学 ， 已经受到越 来越 多的重视。 本文对图像拼接的基本原理进行说 明介绍 ， 同时介绍一些基本的拼接 算 法， 主要是基于特征点的研究。并且对 图像拼接 未来的发展进行一个展望。 关键词 ： 图像 拼 接 ； 图像 配 准 ； 图像 融 合 １图像预处理
法 — — 几 何 校正 。 出现畸变后 ， 我们需要校正 。几何校正的一般思路是 以一 幅没
有失真的图像为准， 对 它的各个像素点进行分析 ， 建立一个模型。 然 后对失真图像的像素点 的数据信息和标 准的图像进行 比较 ， 找出两 者之间的关系 ， 然后进行校 正。我们最终 目的是为了找到校正后图 像 中每个像素的亮度值 。 具体操作为 ： ①对图像像素进行坐标变换 ， 找到一种数学关系 ， 建立图像像素点坐标和参考图对应点坐标 间的 图 １得到的角点提取 图像 关系， 根据这 一数 学关系校正所选 的图像各个控制点 的坐标 ， 即在 提取角点之后 ， 下一步是将这些角点进行 匹配 ， 找到相似的点。 图像 的行上逐点计算 出校正后每个控 制点 所对应的原始 图像 的位 我们使用 Ｎ Ｃ Ｃ最大相关法 的算法来完成 。 置。 ② 计算灰度 内插用 ｘ ， ｙ ） 表示几何基 准图像的坐标 系 ， 用ｇ （ ｘ ’ ， ３ 图像 融 合 在完成预处理和配准的准备工作之后 ， 将要融合图像 。通 过前 Ｙ ’ ） 表示校正后 的图像坐标系 ， 设两个 图像坐标系之间关系如下 ： ｙ ｈ ２ （ ｘ ， ｙ ） 面对 图像的预处理 以及配准 ， 两张 图片重合的部分可 以匹配的特征 以及相关的信息都 已获取 ，下面就是要将两 张图的重合部分融合 ， ｈ ｉ （ ｘ ， ｙ ） ＝ ∑ ∑ａ ｉ ｊ ｘ ｉ ｙ ￣ 变为一张图片。这张新的图片将集 合两张 图共有 的场景 ， 并且具有 较 高的清晰度。 为此 ， 我们需要合适正确的算 法。 下面介绍两种常用 的图像融合方法 。 ｈ （ ｘ ＇ ｙ ） ＝ ∑ ∑ｂ ｉ ｊ ｘ ｌ ｙ ￣ ３ ． １加权平 均法 。加权平均法 是对重合 区域 的像 素值进行 加 如果假设基 准图像为 ｆ （ ｘ ， ｙ ） ， 失真图像为 ｇ （ ｘ ’ ， Ｙ ’ ） 对 于同一控 权， 之后进行叠加平均 。这种方法 和平均值法比较接近。 制点它的灰度不变 ， 则有如下关系 ｆ （ ｘ ， ｙ ） ＝ ｇ （ ｘ ’ ， Ｙ ’ ） Ⅲ 。 ３ ． ２欧 氏距离法 。由于一幅图像 中的每个 像素的权重不 同， 它 ２ 图像 配 准 与到图像边沿 的距离成正 比 ， 离重叠 区域越近 ， 像素点 的光 强贡献 经过预处理之后 ， 图像可以开始进行 配准 。每 张图片都有其与 应该越大。 因此 ， 欧 氏距离法就是要计算 出距离 ， 来辨别出不同的像 众不 同的特征 ， 正确选取特征是完成好此项工作的前提 。选择特征 素点 ， 将不 同的权重分配给各个像素。融 合算 法中计算距离映射 ｄ 要遵循明显 ， 易于操作 的特征 。因此 ， 我们要选择 的特征就是角点 ， （ Ｘ ， Ｙ ） ， 利用块距离和欧式距 离 ， 计算 到最近 的透 明点或边 的距离 。 角点是指图像 中明显不 同的两种图案交界处 的点 ， 角点 的周 围有 明 融合变形 图像 的公式为 ： 显变化和差异的特征 。 角点是指沿 图像边缘曲线上 的曲率局部极大 值点 ， 或 者在一定条件下可 以放宽为 曲率大于一定 阈值 的点 。也就 ｃ ｃ ｘ ， ｙ ） ＿ 是说 ，角点是指图像上在二维空 间内灰度 和边 缘方向变化剧烈 的 ４ 图像 拼 接 缝 的 消 除 点， 和周围的邻点有着明显差异 。如 图 １ ， 水杯 ， 水笔 ， 键盘 ， 桌 面之 但 由于各种原 因及客观条件 的限制 ， 在某些情 况下 ， 当拍摄 照 间的交界处都是角点。本文所说 的角点主要指 Ｈａ ｒ ｒ ｉ ｓ 角点 ， 下面对 明的环境条件 不好 的下 ， 两 幅图像 的一些属性会发生改变 ， 如果不 Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 算子 的原 理做 一个简单 的介绍 ， Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 角 点检 测算法 只涉 及 做理会而强行 拼接的话 ， 会使拼 接位置上产生明显的拼接缝 ， 甚 至 到图像 的一阶导数 ， 首先定义矩 阵 Ｍ： 出现模糊失真的情况 。 这样的话我们很难说拼接获得了成功 。因此
(最新)ENVI对图像进行配准、校正、拼接、裁剪
目录第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪 (2)一、图像配准与校正 (2)（一）基础知识 (2)（二）ENVI操作 (4)二、图像镶嵌（图像拼接） (16)（一）基础知识 (16)（二）ENVI操作 (16)三、图像裁剪 (20)（一）基础知识 (20)（二）ENVI操作 (21)第二部分：下载影像及介绍 (26)（一）基本信息 (26)（二）日期信息 (26)（三）云量信息 (26)（四）空间信息 (26)第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪一、图像配准与校正（一）基础知识1、图像配准就是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。
2、几何校正是指利用地面控制点和几何校正数学模型，来矫正非系统因素产生的误差，非系统因素如传感器本身的高度、地球曲率、空气折射或地形等的影响。
由于校正过程中会将坐标系统赋予图像数据，所以此过程包括了地理编码。
简单来说，图像校正是借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。
本文将采用地面控制点+校正模型的几何校正方式中的Image to Image，利用Image格式的基准影像对2006年兰州TM影像进行配准与校正。
3、图像选点原则[1]选取图像上易分辨且较精细的特征点，如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲处、飞机场、城廓边缘等。
[2]特征变化大的地区需要多选。
[3]图像边缘部分一定要选取控制点。
[4]尽可能满幅均匀选取。
[5]保证一定数量的控制点，不是控制点越多越好。
4、数理知识：[1]多项式模型x=a0+a1X+a2Y+a3X²+a4XY+ a5Y²+....y=b0+ b1X+b2Y+b3X²+ b4XY +b5Y²+ ....X，Y：校正前该点的位置；x，y：校正后该点的位置[2]最少控制点个数： ( n+1 )²[3]误差计算：RMSEerror= sqrt( (x' -x)²+ (y' -y)²)5、重采样方法（插值算法）[1]最近邻法概念：取与所计算点( x，y )周围相邻的4个点，比较它们与被计算点的距离，哪个点距离最近就取哪个亮度值作为 ( x，y )点的亮度值优点：简单易用，计算显小缺点：图像的亮度具有不连续性，精度差[2]双线性内插法概念：取(x，y)点周围的4个邻点，在y方向内插2次，再在x方向内插1次，得到( x，y)点的亮度值 f ( x，y)优点：双线性内插法比最近邻法虽然计算虽有所增加，但精度明显提高，特别是对亮度不连续现象或线状特征的块状化现象有明显的改善。
基于图像灰度的拼接技术研究
图 １ 图 像 拼 接 流 程 图
核心问题 ： 图像拼接效果与一关键技术息息相
Байду номын сангаас关 ， 图像 匹配 。 即
３ 图像 匹 配
常见 的分 类准 则将 图像 匹配划分 为两 类 ： 于 基 图像 灰度 的方 法和 基于 图像 特征 的方法 ， 文 主要 本 介绍 基 于 图像 灰度 的方 法 。 基 于 图像 灰 度相 关 的常用 匹配 方法 为模 板 匹 配， 即一种 对 待匹配 的像元 以一 定大 小窗 口的灰 度 阵列 按某 种或 几种 相 似 性 度量 顺 次 进 行搜 索 匹配 的方法 。这类 算法 的性 能 主 要取 决 于 相似 性 度 量 及 搜索 的选择 上 。因 为基 于 图像 灰 度 的匹配 算 法 是 基于像 素 的 ， 算 量 比较 大 ， 以选 择适 当 的 匹 计 所
中相关 系数 的思 想 。
Ｎ Ｎ ｌ ｌ
待 匹配 图像 ， 重 叠 区域 的相 似度 可 以 由相对 其 应 的像 素灰度 平 方 差来 衡 量 ， 于彩 色 图像 ， 像 对 其 素 灰度 可 由其 对 应像 素 的 Ｒ、 Ｂ的平 均 值 代 替 。 Ｇ、
计算模板和搜索子图灰度值的 Ｌ ２距离 ：
等） 再进行统一坐标变换 ， ， 即将所有 图像序 列变
换 到统一 的坐标 系 中 ， 同的变换 方式 对应 不 同 的 不
移， 搜索窗 口所覆盖的子图记作 Ｓ ，， 为子 图的 ‘ｉ ’ ｊ 左 上角 顶点在 图 ｓ中的坐标 。
常见 的相似性 度量 有 以下几种 。
收到本文时间 ：０ ６年 ９月 ２ ２０ ９日 作者简介 ： 云伟 ， ， 李 男 硕士研究生 ， 究方 向 ： 研 虚拟仿真与数字城市 ， 算机图形学 。李 利军 ， ， 计 男 讲师 ， 究方 向： 研 结 构计算与仿真 、 布式 计算 。 分
数字X线摄影图像拼接技术的临床应用
１ ． ３ 方法
患者采取站立前 后位及 侧位 ， 保证身 体在摄 片过
程 中保持不动。确定所 需摄 影部 位并 在两 端做好标记 ， 随后输 入患者信息 、 摄影部位后 ， 系统 自行选择 分段 曝光 次数及摄 影 条件 ， 持续 按住 曝光 按钮 ， 探测 器沿身体 的长轴移动 ， 采集 、 存 储图像至图像 处理工作 站 ， 自动拼 接产生 图像 ， 显 示并保存 后
【 关键词 】 数字化 ｘ线摄影 ； 脊柱 ； 下肢 图像拼接技术 【 中图分类号】 Ｒ ８ １ ６ ． ９ ６ 【 文献标识码】 Ｂ 【 文章编号】 １ ６ ７ ４ — ３ ２ ９ ６ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ４ Ａ一 ０ ０ ２ ８ — ０ １
随着影像成像技术水平的不断提高 ， 数字 ｘ线摄 影 （ Ｄ Ｒ） 的应用 逐步 广泛 ， 其功 能逐渐 增多 。其 中 ， Ｄ Ｒ图像 拼接技 术 种是 ｘ线管相对静止在一个感兴趣 中心位置 ， 当Ｄ Ｒ平板探 测器在上下做 垂直运动的同时 ， ｘ线管跟 随探测器上 下转动 角 度； 另一 种是 ｘ线管 垂直上 下移动 的同时 ， Ｄ Ｒ平板 探测 器跟
手术终止 妊娠 。对 于 ＞ ３ ４周 的孕妇 ， 根据病情 的不 同 ， 给药缓
解后 应尽 快进行剖 宫产 手术终止妊娠 。
实用 医药 ， ２ ０ １ ２， ７ （ ２ ５ ） ： １ ３ ２—１ ３ ３ ．
３ 陈梅 ， 汤雪梅 ， 陈瑜． 重度子痫前期剖宫产终止妊娠 的ｌ 临 床疗效分 析
１ 吉艳红 ． 剖宫产终止重度子痈前期妊娠 的临床效果评价［ Ｊ ］ ． 中国现
代药物应用 ， ２ ０ １ ３， ７ （ １ ７） ： ６ １—６ ２ ． ２ 陈亚玲 ， 徐霞． 重度子痫前期患者剖官产 的临床 处理体会 ［ Ｊ ］ ． 中国
图像匹配算法研究
图像匹配算法研究一、概述随着数字化时代的深入发展，图像数据呈现出爆炸性增长，如何从海量的图像数据中高效、准确地找到目标图像成为了迫切需要解决的问题。
图像匹配算法研究作为计算机视觉领域的一个重要课题，其目标是找出不同图像中的相同或相似部分，从而建立图像之间的映射关系。
这一研究领域不仅对于图像检索、目标跟踪、场景识别等应用具有重要意义，而且对于推动计算机视觉技术的发展起到了关键作用。
图像匹配算法的基本原理可以概括为特征提取和特征匹配两个步骤。
特征提取是从图像中提取有意义的信息的过程，这些信息可以是图像中的边缘、角点、斑点等局部特征，也可以是图像的纹理、颜色、形状等全局特征。
特征提取的目的是将原始图像转化为一种更紧凑、更易于比较和处理的形式。
而特征匹配则是将提取出的特征进行比较和配对，以找出两幅图像中相似或相同的特征点，从而建立图像之间的对应关系。
在过去的几十年中，研究者们已经提出了许多图像匹配算法，这些算法可以分为基于灰度的图像匹配和基于特征的图像匹配两大类。
基于灰度的图像匹配方法主要利用图像的灰度信息来进行匹配，而基于特征的图像匹配方法则通过提取和比较图像中的特征来进行匹配。
尽管这些算法在一定程度上提高了匹配的精度和速度，但由于复杂的拍摄环境和不断提高的匹配精度和实时性要求，现有的算法仍然面临着许多挑战。
1. 图像匹配算法的定义与重要性图像匹配，又称图像配准或图像对齐，是计算机视觉领域中的一个核心问题。
它指的是在不同时间、不同视角、不同传感器或不同条件下获取的两幅或多幅图像之间，寻找并确定相同目标或特征间的对应关系的过程。
简言之，图像匹配就是要找出两幅图像中相同或相似部分的对应关系。
图像匹配算法的重要性体现在多个方面。
它是许多高级计算机视觉任务的基础，如目标跟踪、三维重建、图像融合、图像拼接等。
在这些任务中，通常需要先对图像进行匹配，以确定不同图像间的对应关系，进而进行后续处理。
图像匹配在遥感图像处理、医学影像分析、安全监控等领域也有着广泛应用。
切块拼接法研究进展探讨
切块拼接法研究进展探讨切块拼接法是一种经典的图像拼接方法，它通过将原始图像切割成几个小块，然后根据一定的规则将这些小块重新拼接成一幅新的图像。
这种方法在图像编辑、数字媒体和计算机视觉等领域得到了广泛的研究和应用。
切块拼接法的基本思想是将图像分割成小块，然后通过块与块之间的相似性来进行拼接。
将原始图像划分成大小相等的小块，每个小块都包含一些图像特征。
然后，计算每个小块与其周围小块之间的相似度。
根据相似度大小，选择合适的小块进行拼接。
将所有的小块拼接成一幅完整的图像。
在切块拼接法的研究中，有许多方法可以提高拼接效果。
可以使用更精确的图像分割算法来划分小块。
传统的分割算法可能会产生边界模糊的问题，而新的算法可以更好地保持图像的连续性。
可以引入更多的图像特征来增强小块之间的相似性计算。
传统的方法通常只考虑亮度和颜色信息，而现代方法可以考虑纹理、形状和结构等更多的特征。
通过使用更高级的优化算法，如基于图论的算法或深度学习算法，可以进一步提高拼接效果。
切块拼接法还可以与其他图像处理技术相结合，以获得更好的结果。
可以使用图像修复技术来处理拼接边缘处的模糊问题，或者使用图像增强技术来增强拼接后的图像细节。
还可以将切块拼接法应用于高动态范围（HDR）图像的拼接，以扩大图像的动态范围。
切块拼接法仍然存在一些挑战和限制。
图像分割的质量会直接影响拼接结果的质量。
如果图像分割不准确或存在误差，就会导致拼接后的图像出现不连续、模糊或失真的情况。
块与块之间的相似度计算也可能存在误差。
如果相似度计算不准确或缺乏有效的特征，就会导致拼接后的图像出现不自然的过渡或瑕疵。
切块拼接法在处理大尺寸图像时可能会面临计算复杂度的问题，需要借助高性能计算设备或并行计算技术来加速处理。
切块拼接法是一种有效的图像拼接方法，已经得到了广泛的研究和应用。
通过引入新的图像分割算法、图像特征和优化算法，可以进一步提高拼接效果。
通过与其他图像处理技术相结合，可以扩展切块拼接法的应用范围。
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内蒙古科技大学本科生毕业设计说明书（毕业论文）题目：图像拼接方法及其应用研究学生姓名：***学号：**********专业：电子信息工程班级：电信二班指导教师：***图像拼接方法及其应用研究摘要图像拼接技术顾名思义就是将数张有重叠部分的图像拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术，在遥感技术领域、虚拟现实领域、医学图像处理领域等都有广泛的应用。
本文首先分析了目前主流科研图像配准和图像融合的算法，重点研究了SIFT算法和Harris算子，RANSAC算法的图像拼接，并对其中的一些问题做出了改进和个人的分析。
在本文中对于图像的隐试信息，采取了多尺度表示的图像方法解决，在对于图像的各种操作时都是考虑这些基本问题，其中尺度不变的特征用来图像匹配和物体的识别，本文中对sift算法在图像拼接中的问题做了详细的概述。
基于特征点的图像拼接中，在提取特征点和检测中做了一些详细的研究，在图像的特点上，本文中提出了一种基于Harris算法结合鲁棒性较高RANSAC算法提纯匹配点，其主要的思想在于去除经典Harris算法中出现的特征点聚集，这样大大减少了RANSAC 算法进行图像配准的运算时间。
关键词：图像拼接；图像配准；特征提取；图像融合Research on the application of image mosaic methodAbstractImage stitching technology is as the name suggests the number of images into overlapping part of a large seamless high resolution image technology, In the field of remote sensing technology, the field of virtual reality, the field of medical image processing and is widely used in.This paper analysis of the current mainstream algorithms and image fusion, focuses on the SIFT algorithm and Harris algorithm, RANSAC algorithm for image stitching.In this paper for the image of implicit information, solve the image method adopted a multiple solutions representation for various operations, in the image are considered these basic questions, including the scale invariant features for image matching and object recognition, in this paper, the image matching problem of SIFT algorithm to do a detailed overview.Based on the feature points of the image stitching. This to do some detailed research on the feature extraction and detection, image features, this paper proposes a Harris algorithm based on RANSAC algorithm with high robustness, which greatly reduced the RANSAC algorithm for image registration computing time.Keywords: image mosaic, image registration, feature extraction, image fusion.目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章绪论 (1)1.1图像拼接的研究背景 (1)1.2图像拼接的研究意义 (2)1.3图像拼接应用领域和研究现状 (2)1.3.1应用领域 (3)1.3.2 研究现状 (4)1.4图像拼接的特点 (6)1.5 本文章节的安排 (6)第二章图像拼接关键技术的研究介绍 (8)2.1图橡拼接技术的基本流程介绍 (8)2.2图像拼接的信息采集和处理 (9)2.3图像拼接的配准 (10)2.3.1图像配准的原理 (10)2.3.2图像配准的方法 (11)2.4图像的融合与合成 (15)第三章基于SIFT图像拼接算法 (18)3.1 SIFT算法的基本原理 (18)3.1.1 多尺度空间理论 (18)3.1.2检测极值点 (19)3.1.3稳定关键点 (21)3.1.4 局部特性描述 (22)3.1.5拼接融合 (22)3.2改进算法分析实例 (23)第四章基于Harris算法的图像拼接研究 (26)4.1角点提取算子 (26)4.2 Harris角点检测原理 (26)4.2.1柱面投影生成 (27)4.2.2 Harris角点提取 (27)4.3 RANSAC算法的原理 (29)4.4拼接算法的实例分析 (30)4.5本文两种拼接算法的对比 (33)第五章总结与展望 (34)5.1本文总结 (34)5.2工作展望 (34)致谢 (36)参考文献 (36)附录 (39)第一章绪论图像拼接应用广泛的数字图像处理的技术。
根据不同特征点的之间的相互匹配，就可以将很多张小视角的数字图像拼接成为一张大视角的图像，拼接之后与原始图像很接近，失真较小。
开始源于人们的摄影技术，如果相机的视野远小于人们的视野的时候，我们首先想到的是将多个不同的地点的图像拼接成一幅全景图。
由于科学技术的脚步不断前进，拼接技术在数字图像处理、卫星图像处理、医学图像处理等领域都有广泛的使用。
在上个世纪80年代图像拼接技术开始应用于航天技术和宇航照片的处理之上。
1.1 图像拼接的研究背景图像拼接在科学技术的各个行业中都有着至关重要的角色，从1965年往后，电子技术和计算机技术的快速发展，图像处理技术也进入了一个高速发展的时期，现在广泛应用于医学，军事，航天技术等各个领域。
在日常生活中，摄影技术的发展使得我们不满足于图像大小，在争取全景图的同时，往往限制于图像分辨率的问题，种种的情况使得图像的大小和图像分辨率之间存在冲突。
当今医学界，图像处理更是无处不在，在CT 等医学技术到细胞图形学等，医学对于图像的品质和一些处理手段要求是雨来越高，这其中也在医学中促进的图像处理的发展。
现代的医学成像系统中的应用也为医生的诊断提供了医疗诊断依据。
在一些患者的诊断中，由于图像的距离和角度上发生变化，所以就需要对图像进行配准，用图像拼接技术使得他们的信息综合在一起，这就为医学上的诊断和生理结构和功能提供了更多的信息。
在一些外科医学领域中视网膜的激光手术一直是一个医学难题，一些科学家就提出来利用图像拼接的技术来解决这个难题，他们利用相机的镜头运动和平移没有变化，并且将视网膜看经验主义的研究方法做一个二维的曲面，通过变化矩阵间的变换将视网膜的图像拼接成一个完整的全景图，这个在医学方面做出了巨大的贡献。
在环境质量检测中也广泛的用到图像拼接技术，通过卫星或者是航空拍到的某一个场景的图片来实现对这一场景的整体检测，比如河流、耕地或者是虫害等一些情况进行整体的检测和实时的监控。
在当今的军事作战模式下地理位置和地形特征在战局中起到至关重要的地位，当然这其中涉及到一种红外线的图像拼接技术，根据热成像的基本原理，物体自然发射出来的红外射线他是可以转变成可以看得见的热图像，也不会受硝烟、大雾、雪的影像，也有良好的识别伪装能力。
另外信息多媒体技术的高速发展，多媒体技术也慢慢的网络化了，比如说视频的点播，网上的购物和一些多媒体的访问，多媒体资源慢慢的引起了人们的极大关注。
但这些数据中包含了很多的杂乱信息，当然其中也包括一些静止的场景。
为了去除这些数据的杂乱信息，便于多媒体的传输。
也涉及到了图像拼接技术，上述技术的应用能够让图像处理更快的步入到商业化和实用化，也为我们的生活带了诸多方便。
1.2 图像拼接的研究意义近些年来随着高新科技的告诉发展和一些相机和摄像产品的普及，更多的涉及到图像处理这项技术了，在早期，用相机来拓宽视野经常需要调整相机的焦距来获得相对完整的图像，但伴随着问题是产生的图像的分辨率会比较低，当然是用一些高档的相机也可以避免这个问题，但是往往这些设备比较昂贵，也不容易操作。
在普通的家庭中不适合是用。
当我们用到图像拼接技术的时候，这个问题就可以轻松的解决，消除我们的一些盲区，同时也能得到一幅大型的无缝高分辨率的问题。
这些年来，图像拼接技术的告诉发展也改变我们对于传统的测量的认识，所应用的技术和成熟度也较以往有了直观的改变。
图像处理的方法也是实现比较准确、快速将多个场景拼接在一起，让我们感受到真是的感觉。
图像拼接是图像处理当中一个重要的研究分支，也是计算机图像学等领域的重点研究课题，其中还涉及到科学技术的多个方面，包括地质的勘探、视频的传输和检索以及数学的建模等都有广泛的应用。
就目前来说，图像拼接的一个成功的应用案例就是虚拟现实技术，它是用计算机生成一幅三维的图像，可以使用户通过专门的设备技术在一个虚拟的环境中看到实物的整体概况，也可以进行相互的考察和控制，倒是随着这些技术的告诉发展，也滋生出更多的不足，这也在我们发现不足，改变不足中继续的创新与发展。
总体来说吧，图像的拼接技术给我们带来的不止是科学上的进步，也是我们普通人在视觉上、听觉上以及触觉上带了不一样的感受，让我们在学你中体会到真是的一种感觉。
1.3 图像拼接应用领域和研究现状关于图像的拼接国内外研究已经有很久的时间了，应用领域也是十分的广泛，可以说是上至天文，下至地理都有图像处理的研究领域和应用领域。
本文就当前的研究现状和应用领域做一个简短的介绍。
1.3.1应用领域就像1.2节中提到的那样，图像拼接的应用领域十分的广泛，几乎是科学的各个行业都要涉及到图像的处理，而图像的拼接的技术在计算机图形学以及虚拟技术等方面应用更为广泛，在研究中也占有比较大的比重。
以下做一个详细的介绍。
1) 虚拟现实技术虚拟现实技术通俗的说就是利用计算机技术自动生成具有三维的视觉、听觉和触觉环境，用户可以使用专门的设备和虚拟环境进行交互行为。