手动PCB外观检查机的图像采集与拼接

图像拼接原理及方法本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March第一章?绪论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。

图像拼接方法总结图像拼接方法总结 (1)引言 (1)1 基于网格的拼接 (3)2基于块匹配的拼接（也叫模板匹配） (4)3基于比值法拼接 (6)4 基于FFT的相位相关拼接 (7)基于特征的图像配准方法 (9)5 Harris角点检测算法 (10)6基于SIFT尺度不变特征的图像拼接 (15)SIFT主要思想及特点 (16)SIFT算法详细过程 (16)SIFT匹配算法实现 (20)7 基于surf 的图像配准 (22)SURF算法介绍 (22)算法详细过程 (23)8 基于最大互信息的图像配准 (24)9 基于小波的图像拼接 (27)10 基于轮廓特征的图像拼接技术 (27)引言首先研究了图像拼接的基本技术，包括图像预处理、图像配准、图像融合，图像的预处理包括：图像预处理的主要目的是为了：降低图像配准的难度，提高图像配准精度。

图像预处理包括：图像投影、图像去噪、图像修正等。

图像配准采用的算法主要有两类：一类是基于区域的算法，是指利用两张图像间灰度的关系来确定图像间坐标变化的参数，其中包括基于空间的像素配准算法包括（1基于块匹配，2基于网格匹配，3基于比值匹配），基于频域的算法（4既是基于FFT的相位相关拼接）等。

另一类是基于特征拼接的算法，是利用图像中的明显特征（点，线，边缘，轮廓，角点）来计算图像之间的变换，而不是利用图像中全部的信息，其中包括5 Harris角点检测算法，6 SIFT（角点）尺度不变特征转换算法，7 surf（角点，这种方法是sift方法的改进，速度提高）特征算法，第三类是8 基于最大互信息的拼接，9 基于小波（将拼接工作由空间域转向小域波，即先对要拼接的图像进行二进小波变换，得到图像的低频、水平、垂直三个分量，然后对这三个分量进行基于区域的拼接，分别得到三个分量的拼接结果，最后进行小波重构即可获得完整的图像）。

图像的融合：1直接平均值法、2基于小波变换、3线性加权法4 最大值法5 多元回归算法1 基于网格的拼接优缺点：计算量大，精度高，很难选择初始步长。

图像拼接技术研究与实现图像拼接技术研究与实现摘要：随着计算机技术和数字图像处理技术的快速发展，图像拼接技术被广泛使用于各个领域。

图像拼接是将多幅图像无缝地拼接在一起，形成具有较大视场角和更高分辨率的全景图像。

本文通过对图像拼接技术的研究，详细介绍了图像拼接的原理、方法和实现过程，并通过实验验证了图像拼接技术的有效性和实用性。

一、引言图像拼接技术是指通过将多幅图像进行无缝拼接，形成一幅具有更大视场角和更高分辨率的全景图像。

在很多领域，如遥感、虚拟现实、医学影像等，都需要获得更大视野和更高分辨率的图像信息来满足需求，图像拼接技术应运而生。

图像拼接技术通过对图像进行几何校正、图像匹配和融合处理等步骤，实现多幅图像的无缝拼接。

二、图像拼接的原理和方法1. 图像几何校正：图像拼接的第一步是对输入图像进行几何校正，使其在相同的几何参考系下。

常用的几何校正方法包括相机标定和图像特征点对齐。

相机标定通过获取相机的内外参数，将图像转换为相同的坐标系。

图像特征点对齐是通过提取图像中的特征点，然后通过特征点匹配实现图像几何校正。

2. 图像匹配：图像匹配是图像拼接的关键步骤，它的目标是找到多个图像之间的对应关系。

图像匹配可以通过特征点匹配、相似性度量、颜色直方图匹配等方法实现。

特征点匹配是常用的图像匹配方法，它通过提取图像的特征点，并通过特征点的位置和描述子进行匹配。

相似性度量是比较两个图像之间的相似性，常用的相似性度量方法包括均方误差、互信息、结构相似性等。

颜色直方图匹配是一种基于颜色分布的匹配方法，它通过比较图像的颜色直方图来判断图像之间的相似性。

3. 图像融合：图像融合是指将多个图像进行像素级别的融合，使得拼接后的图像具有更高的质量和连续性。

常用的图像融合方法包括加权平均法、多分辨率融合法、泊松融合法等。

加权平均法是最简单的图像融合方法，它通过对每个像素进行加权平均来实现图像的融合。

多分辨率融合法是一种基于图像金字塔的融合方法，它将图像分解为不同分辨率的子图像，并通过对子图像的融合来实现整幅图像的融合。

图像拼接一、实验原理及实验结果图像拼接就是将一系列针对同一场景的有重叠部分的图片拼接成整幅图像，使拼接后的图像最大程度地与原始场景接近，图像失真尽可能小。

基于SIFT算法则能够对图像旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化，仿射变换，噪声也能保持一定程度的稳定性。

本次实验运用SIFT匹配算法来提取图像的特征点，采用随机抽样一致性算法求解单应性矩阵并剔除错误的匹配对。

最后用加权平均融合法将两帧图像进行拼接。

具体过程为：首先选取具有重叠区域的两帧图像分别作为参考图像和待拼接图像，然后使用特征提取算法提取特征点，并计算特征点描述子，根据描述子的相似程度确定互相匹配的特征点对。

再根据特征点对计算出待拼接图像相对于参考图像的单应性矩阵，并运用该矩阵对待拼接图像进行变换，最后将两帧图像进行融合，得到拼接后的图像。

1.特征点检测与匹配特征点检测与匹配中的尺度空间理论的主要思想就是利用高斯核对原始图像进行尺度变换，获得图像多尺度下的尺度空间表示序列，再对这些序列就行尺度空间的特征提取。

二维的高斯核定义为：G(x,y,σ)=12πσ2e−(x2+y2)2σ2⁄对于二维图像I(x,y)，在不同尺度σ下的尺度空间表示I(x,y,σ)可由图像I(x,y)与高斯核的卷积得到：L(x,y,σ)=G(x,y,σ)∗I(x,y)其中，*表示在x 和 y方向上的卷积，L表示尺度空间，(x,y)代表图像I上的点。

为了提高在尺度空间检测稳定特征点的效率，可以利用高斯差值方程同原图像进行卷积来求取尺度空间极值：D(x,y,σ)=(G(x,y,kσ)−G(x,y,σ))∗I(x,y)= L(x,y,kσ)−L(x,y,σ)其中k为常数，一般取k=√2。

SIFT算法将图像金字塔引入了尺度空间，首先采用不同尺度因子的高斯核对图像进行卷积以得到图像的不同尺度空间，将这一组图像作为金字塔图像的第一阶。

接着对其中的2倍尺度图像(相对于该阶第一幅图像的2倍尺度)以2倍像素距离进行下采样来得到金字塔图像第二阶的第一幅图像，对该图像采用不同尺度因子的高斯核进行卷积，以获得金字塔图像第二阶的一组图像。

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 技术调研学习的方法就是：从百度上找有关图像拼接的论文，主要是硕士论文，阅读，然后根据论文的介绍继续索引其他文献。

累人。

根据到现在将近2天的学习，对图像拼接有初步了解，如果用到视频安全监控，要确保高清、镜头旋转等，并且视频流畅还有点难度，如果用FPGA实现，则FPGA的算法是比较复杂的，尤其是我这种半路出家的人，很多算法第一次听说的。

这儿OpenCV很不错，可以参考。

1图像拼接基本概念图像拼接本质上是对待拼接图像的重叠部分进行图像配准和图像融合的过程。

图像配准可以确定图像之间的变换关系。

图像融合可以使合成图像实现自然过渡，最终实现无缝拼接。

图像拼接过程主要有以下5个步骤：1.图像获取——包括利用相机获取图像，如果是视频类型，则是一个个图像帧格式，而视频的流畅性则是关系到整个图像拼接过程的速度；2.图像预处理——去除噪声和图像畸变校正；3.图像配准——图像配准就是把在不同时刻、不同视点、不同相机拍摄到的两幅或两幅以上的图像进行空间上的对齐，是图像拼接中的一个关键步骤；也是目前图像拼接研究领域的主要热点方向，提出了非常多的算法；4.图像再投影——用配准参数将所有的图像投影到同一坐标系下，并合成为一幅渲染图像；5.图像融合——为了改善拼接图像的视觉效果，需要对图像进行平滑处理，消除图像合成时在重叠区域上出现的拼缝和结构上的误配准，也是有很多算法的提出；基本流程如下：1.1图像预处理分为校正和噪声抑制两个部分：1.校正——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.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。

Science and Technology & Innovation ｜科技与创新2024年 第04期DOI ：10.15913/ki.kjycx.2024.04.025基于多相机图像拼接的设计与实现＊周晓伟，章家藏（浙江安防职业技术学院，浙江 温州 325016）摘 要：基于视频监控系统的图片拼接是目前安防系统的重要基础研究，其本身系统特性要求图像拼接实时性高，并且有别于工业机器视觉的图片拼接系统，视频监控系统的图片拼接要求满足多相机不同角度的采样拼接，对于畸变的容错能力要强，泛化能力要求高。

通过提取角点特征信息作为图片拼接的特征表述、欧氏距离判断配对点、RANSAC （Random Sample Consensus ，随机抽样一致算法）对图像融合拼接，并且在角点特征提取上通过Förstner 算法与Harris 算法在角点检测上的性能对比，得到基于Harris 算法基础的图片拼接，更符合视频监控系统图片拼接的设计需要。

关键词：图像拼接；视频监控；Harris 算法；Förstner 算法中图分类号：TP391.41 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）04-0091-04——————————————————————————＊［基金项目］校级一般项目“基于ORB 特征的视频监控系统图像拼接技术研究与实现”（编号：AF2022Y11）视频监控系统是安防系统的核心，主要负责视音频信息采集、存储、分析标定等业务。

受国内外安全局势及新冠肺炎疫情的影响，对视频监控系统的需求日渐提升，同时对视频监控系统的能力要求也不断提高。

目前，视频监控系统在面对大的监控场景，如机场、火车站、商场等人流量大的区域时，迫切需要解决单个设备监视范围局限性问题。

以火车站为例，往往设立多个监控设备，多源多自由度地来对场景的不同区域分别监控，靠人工盯着监控屏幕，完全由人工判断是否会出现异常情况，那显然就需要每个摄像头的数据都展现在工作人员面前，这就需要大量的监视器或电视墙来保证所有的视频可见，导致人工监视工作量大、效率低[1]。

利用CAM350把两个不同的PCB拼在一起的方法CAM350是一款广泛使用的电子设计自动化工具，广泛应用于电路板（PCB）制造和组装过程中。

利用CAM350将两个不同的PCB拼在一起的方法可以通过以下步骤来完成。

1.确定设计需求和目标：首先，你需要明确将两个不同的PCB拼接在一起的目标和需求。

这可能包括不同PCB之间的信号和电源连接，以及机械定位和连接。

3.设置层堆叠和布线规则：为了将两个不同PCB拼接在一起，你需要设置和定义层堆叠和布线规则。

这包括确定不同PCB之间的信号和电源连接方式，选择适当的层堆叠方式和堆叠顺序等。

4.网络和信号管理：在CAM350中，你可以使用网络和信号管理功能来管理不同PCB之间的信号连接和电源分配。

这涉及到定义信号规则，包括不同层之间的信号引脚、信号路径和信号类型等。

5.机械位置和连接：在CAM350中，你可以使用机械位置和连接功能来定义不同PCB之间的机械连接和位置关系。

这可以包括定位孔、螺纹孔、机械锁定装置等的位置和尺寸定义。

6.布局和布线分析：CAM350提供了布局和布线分析功能，可以帮助你在不同PCB之间进行布局和布线，并检查电路板之间的冲突和错误。

使用这些功能，你可以优化布局和布线，以确保设计符合要求。

7.导出拼接后的PCB设计：一旦你完成了PCB的拼接设计，你可以使用CAM350的导出功能将拼接后的PCB设计导出到相应的文件格式。

这将包括所有层节选、连线、焊盘布局信息等。

最后，要注意的是，利用CAM350将两个不同的PCB拼接在一起是一个复杂的过程，需要仔细规划和执行。

正确的设计和设置将确保拼接后的PCB能够满足设计需求，并在制造和组装过程中得到正确执行。

因此，在使用CAM350进行PCB拼接设计时，建议参考相关文档和指南，以确保正确操作和实现最佳结果。

图像信息的采集与加工图像信息的采集与加工是图像处理技术中的重要环节，它涉及到如何获取图像数据以及对图像数据进行处理和分析。

本文将从图像的采集方式、图像采集设备、图像信息的加工方法等方面详细介绍图像信息的采集与加工。

一、图像信息的采集方式图像信息的采集方式可以分为直接采集和间接采集两种方式。

1. 直接采集：直接采集是指通过图像传感器等设备直接获取物体的光学信息，并将其转化为数字信号。

这种方式适用于实时采集、实时处理的应用场景。

常见的直接采集设备有摄像机、扫描仪等。

摄像机可以通过透镜来聚焦光线，然后通过光敏元件将光信号转化为电信号，再通过模数转换器转化为数字信号。

扫描仪则是通过使用光源和感光器来扫描物体表面，并将扫描结果转化为数字信号。

2. 间接采集：间接采集是指通过对已有的图像进行扫描、拍摄等方式获取图像信息。

这种方式适用于需要对已有图像进行处理和分析的应用场景。

二、图像采集设备1. 摄像机：摄像机是最常见的图像采集设备之一，它可以实时采集物体的图像信息，并输出为视频信号。

摄像机通常由透镜、感光器、电路等组成，其中透镜负责光线的聚焦，感光器负责将光信号转化为电信号，电路负责信号处理和输出。

三、图像信息的加工方法1. 图像预处理：图像预处理是指在进行图像处理前对图像进行预处理的过程，它包括图像去噪、图像增强、图像平滑等操作。

常见的图像预处理方法有中值滤波、高斯滤波、直方图均衡化等。

2. 特征提取：特征提取是指从图像中提取出具有代表性和可区分性的特征，以便于后续对图像进行分类、识别等操作。

常见的特征提取方法有边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。

3. 图像分割：图像分割是指将图像分成若干个互不重叠的区域，以便于对图像的局部进行分析和处理。

常见的图像分割方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。

4. 目标检测与识别：目标检测与识别是指在图像中检测和识别出特定的目标，这在图像处理技术中是一个很重要的应用。

常见的目标检测与识别方法有模板匹配、特征匹配、神经网络等。