实验5 图像拼接

图像融合实验报告图像融合实验报告引言图像融合是一种将多幅图像合并成一幅新图像的技术，广泛应用于计算机视觉、图像处理和模式识别等领域。

本实验旨在探究图像融合的原理和方法，并通过实验验证其效果。

一、图像融合的原理图像融合的原理是将多幅图像的信息融合到一幅图像中，使得新图像能够综合展示各幅图像的特点。

常见的图像融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。

1. 像素级融合像素级融合是将多幅图像的像素按照一定规则进行融合，常用的方法有平均法、加权平均法和最大值法。

平均法将多幅图像对应像素的灰度值取平均，得到新图像的灰度值；加权平均法则根据不同图像的重要性给予不同权重；最大值法则选取多幅图像中灰度值最大的像素作为新图像的灰度值。

2. 特征级融合特征级融合是将多幅图像的特征进行融合，常用的特征包括纹理、边缘和颜色等。

通过提取多幅图像的特征并进行融合，可以得到具有更多信息的新图像。

3. 决策级融合决策级融合是将多幅图像的决策结果进行融合，常用的方法有逻辑运算、加权决策和模糊逻辑等。

通过对多幅图像的决策结果进行融合，可以得到更准确的决策结果。

二、实验过程本实验选取了两幅具有不同特征的图像进行融合，分别是一幅自然风景图和一幅抽象艺术图。

实验过程如下：1. 图像预处理首先对两幅图像进行预处理，包括图像的缩放、灰度化和边缘检测等。

通过预处理可以使得图像具有相似的特征，方便后续的融合操作。

2. 图像融合方法选择根据实验目的，选择合适的图像融合方法进行实验。

本实验选取了像素级融合和特征级融合两种方法进行对比。

3. 像素级融合实验首先对两幅图像进行像素级融合实验。

通过将两幅图像的对应像素进行平均或加权平均，得到新图像。

然后对新图像进行评估，包括灰度分布、对比度和清晰度等指标。

4. 特征级融合实验接着对两幅图像进行特征级融合实验。

通过提取两幅图像的纹理、边缘和颜色等特征，并进行融合，得到新图像。

然后同样对新图像进行评估。

5. 结果分析根据实验结果对比，分析不同融合方法的优劣。

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。

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。

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。

图像拼接学习1为什么要进行图像拼接在很多研究领域需要一些分辨率很高的超高清、全景图像。

而现有的全景相机、广角镜头等设备不仅昂贵，而且存在失真的现象。

所以要使用图像无缝拼接技术将很多张具有部分重叠区域的图像进行拼接，从而得到一幅宽视角的全景图像，满足人们在各领域研究的需要。

2图像拼接的流程一、图像拼接的流程：大致可分为三部分：图像预处理，图像配准，图像融合。

详细分为：①预处理—>②特征点搜索—>③特征点筛选—>④两幅图像中的特征点配对—>⑤根据配对点找到不同图片之间的映射变换关系—>⑥图形融合3图像的预图处理图像预处理包括：噪声去除、灰度处理、几何畸变的校正等图像处理。

4图像配准提取参考图像和待拼接图像中的特征信息，然后在提取出的特征信息中寻找最佳的匹配。

图像配准算法主要包括三类：基于图像像素的方法、基于图像特征的配准算法和基于图像区域配准算法。

4.1基于特征的图像配准算法一、为什么选用这种方法：这种方法提取了图像的特征，压缩了图像信息的数据量，因此在匹配时计算量小，速度较快。

而且能保持图像位移、旋转、比例等方面的特征。

并且图像特征具有很好的独特性以相互区分，对位置变化敏感，匹配精度高。

二、算法介绍：首先对两幅待匹配的图像进行特征提取，将这些特征作为控制结构，然后利用提取到的特征结构来完成图像特征之间的匹配，通过控制结构的匹配关系建立图像之间的映射变换关系。

匹配的特征可以是边缘、轮廓、直线等。

常用的匹配特征主要有点特征、线特征和区域特征。

三、算法种类：常用的特征点提取算法有Susan算法、Harris算法、SIFT算法等。

4.2Harris角点检测算法4.2.1角点的数学定义：①角点是图像灰度一阶导数所对应的最大值的位置；②角点是图像中两条或两条以上边缘的交点；③角点是图像中灰度变化最大的位置；④角点位置的一阶导数最大，二阶导数为零；⑤角点是图像中物体边缘变换不连续的位置；⑥角点是二维图像亮度变化剧烈的位置。

图像拼接实验报告一、实验目的选用适当的拼接算法实现两幅图像的拼接。

二、实验原理图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像（可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的）拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术。

图像配准和图像融合是图像拼接的两个关键技术。

图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。

早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、精度低,而且常常需要人工选取初始匹配点,无法适应大数据量图像的融合。

图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。

一般来说,图像拼接主要包括以下五步:（1）图像预处理：包括数字图像处理的基本操作(如去噪、边缘提取、直方图处理等)、建立图像的匹配模板以及对图像进行某种变换(如傅里叶变换、小波变换等)等操作。

（2）图像配准：就是采用一定的匹配策略,找出待拼接图像中的模板或特征点在参考图像中对应的位置,进而确定两幅图像之间的变换关系。

（3）建立变换模型：根据模板或者图像特征之间的对应关系,计算出数学模型中的各参数值,从而建立两幅图像的数学变换模型。

（4）统一坐标变换：根据建立的数学转换模型,将待拼接图像转换到参考图像的坐标系中,完成统一坐标变换。

（5）融合重构：将带拼接图像的重合区域进行融合得到拼接重构的平滑无缝全景图像。

图像拼接技术主要包括两个关键环节即图像配准和图像融合对于图像融合部分，由于其耗时不太大，且现有的几种主要方法效果差别也不多，所以总体来说算法上比较成熟。

而图像配准部分是整个图像拼接技术的核心部分，它直接关系到图像拼接算法的成功率和运行速度，因此配准算法的研究是多年来研究的重点。

目前的图像配准算法基本上可以分为两类:基于频域的方法(相位相关方法)和基于时域的方法。

相位相关法对拼接的图像进行快速傅立叶变换，将两幅待配准图像变换到频域，然后通过它们的互功率谱直接计算出两幅图像间的平移矢量，从而实现图像的配准。

python-基于RANSAC算法的图像拼接⼀、基本原理1.1图像拼接1.2RANSAC算法1.2.1 步骤⼆、整体流程三、图像集3.1图像集BIG3.2图像集jia3.3图像集soft3.4图像集xiaoxue四、代码五、实验结果六、实验总结七、遇到的问题⼀、基本原理1.1图像拼接：图像拼接就是把多张有重叠部分的图⽚拼接成⼀张⽆缝隙⽽且分辨率⾼的图像，（多张图像可以从不同的视觉、不同的时间、相同的视觉获得）1.2RANSAC算法：RANSAC的全称是“RANdom SAmple Consensus（随机抽样⼀致）”。

它可以从⼀组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代⽅式估计数学模型的参数。

它是⼀种不确定的算法，也就是说它有⼀定的概率得出⼀个合理的结果，所以为了提⾼概率必须提⾼迭代次数。

1.2.1 步骤：1.根据给定图像/集，实现特征匹配2. 通过匹配特征计算图像之间的变换结构3..利⽤图像变换结构，实现图像映射4..针对叠加后的图像，采⽤APAP之类的算法，对齐特征点5. 通过图割⽅法，⾃动选取拼接缝6. 根据multi-band bleing策略实现融合⼆、基本流程1.针对某个场景拍摄多张图像2.计算第⼆张图像跟第⼀张图像之间的变换关系3.将第⼆张图像叠加到第⼀张图像的坐标系中4.变换后的融合、合成5.在多图场景中，重复上述过程三、图像集图像集BIG图像集jia图像集soft图像集xiaoxue四、代码1# -*- coding: utf-8 -*-2from pylab import *3from PIL import Image4from PCV.geometry import homography, warp5from PCV.localdescriptors import sift67# set paths to data folder8 featname = ['D:/new/soft/' + str(i + 1) + '.sift'for i in range(3)]9 imname = ['D:/new/soft/' + str(i + 1) + '.jpg'for i in range(3)]1011# extract features and match12 l = {}13 d = {}14for i in range(3):15 sift.process_image(imname[i], featname[i])16 l[i], d[i] = sift.read_features_from_file(featname[i])1718 matches = {}19for i in range(2):20 matches[i] = sift.match(d[i + 1], d[i])2122# visualize the matches (Figure 3-11 in the book)23for i in range(2):24 im1 = array(Image.open(imname[i]))25 im2 = array(Image.open(imname[i + 1]))26 figure()27 sift.plot_matches(im2, im1, l[i + 1], l[i], matches[i], show_below=True) 282930# function to convert the matches to hom. points31def convert_points(j):32 ndx = matches[j].nonzero()[0]33 fp = homography.make_homog(l[j + 1][ndx, :2].T)34 ndx2 = [int(matches[j][i]) for i in ndx]35 tp = homography.make_homog(l[j][ndx2, :2].T)3637# switch x and y - TODO this should move elsewhere38 fp = vstack([fp[1], fp[0], fp[2]])39 tp = vstack([tp[1], tp[0], tp[2]])40return fp, tp414243# estimate the homographies44 model = homography.RansacModel()4546 fp, tp = convert_points(1)47 H_12 = homography.H_from_ransac(fp, tp, model)[0] # im 1 to 2 4849 fp, tp = convert_points(0)50 H_01 = homography.H_from_ransac(fp, tp, model)[0] # im 0 to 1 5152# warp the images53 delta = 1000 # for padding and translation5455 im1 = array(Image.open(imname[1]), "uint8")56 im2 = array(Image.open(imname[2]), "uint8")57 im_12 = warp.panorama(H_12, im1, im2, delta, delta)5859 im1 = array(Image.open(imname[0]), "f")60 im_02 = warp.panorama(dot(H_12, H_01), im1, im_12, delta, delta) 6162 figure()63 imshow(array(im_02, "uint8"))64 axis('off')65 show()五、实验结果室内场景近景5.1sift特征匹配：拼接结果：远景：sift特征匹配：拼接结果：⼩结：这两组图像都是室内拍的，远景图像的特征点⽐较丰富，近景的⽐较单⼀，⽐较近景和远景的拼接结果图，远景的拼接图貌似更加的完整，并且拼接的缝隙也⽐较⼩，⽐较平滑。

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。

图像拼接技术课程设计一、教学目标本课程的学习目标包括：知识目标：学生需要掌握图像拼接技术的基本原理、方法和应用；理解图像拼接技术的数学基础和算法实现。

技能目标：学生能够熟练使用图像拼接软件，独立完成图像拼接的操作和调试；能够运用图像拼接技术解决实际问题，如全景图像的制作、视频修复等。

情感态度价值观目标：学生能够认识到图像拼接技术在生活中的重要作用，培养对图像处理技术的兴趣和好奇心；在图像拼接的操作过程中，培养学生的耐心、细心和责任感。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括：1.图像拼接技术的基本原理：介绍图像拼接的定义、目的和意义，理解图像拼接技术的基本原理和数学基础。

2.图像拼接方法：学习常见的图像拼接方法，如基于特征的图像拼接、基于互信息的图像拼接等，理解各种方法的优缺点和适用场景。

3.图像拼接算法实现：学习图像拼接算法的具体实现，如特征提取、特征匹配、图像变换等，掌握算法的编程实现和调试技巧。

4.图像拼接软件的使用：学习主流的图像拼接软件，如Photoshop、GIMP等，熟练掌握软件的操作和功能应用。

5.图像拼接技术应用案例：分析图像拼接技术在实际应用中的案例，如全景图像制作、视频修复等，了解图像拼接技术在生活中的重要作用。

三、教学方法本课程的教学方法包括：1.讲授法：通过讲解图像拼接技术的原理、方法和应用，帮助学生建立知识体系，理解图像拼接技术的基本概念。

2.案例分析法：分析图像拼接技术的实际应用案例，让学生了解图像拼接技术在生活中的重要作用，提高学生的学习兴趣。

3.实验法：让学生动手操作图像拼接软件，独立完成图像拼接的操作和调试，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。

4.讨论法：学生进行课堂讨论，分享学习心得和经验，提高学生的沟通能力和团队合作意识。

四、教学资源本课程的教学资源包括：1.教材：选用权威、实用的教材，如《数字图像处理》、《图像拼接与修复》等，为学生提供系统的学习资料。

2.参考书：提供相关的参考书籍，如《计算机视觉》、《模式识别与机器学习》等，丰富学生的知识储备。

图像的裁剪与拼接与实验心得体会遥感图像拼接（镶嵌）与裁剪一、实验目的与要求图像镶嵌指在一定数学基础控制下，把多景相邻遥感图像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程，在ENVI中提供了透明处理、匀色、羽化等功能。

实验要求可以用ENVI解决镶嵌颜色不一致、接边以及重叠区等问题。

图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。

常用的方法是按照行政区划边界或者自然区域边界进行图像裁剪；在基础数据生产中，经常还要进行标准分幅裁剪。

ENVI的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。

实验要求学生们学会通过ENVI软件对下载的地区图像进行裁剪和拼接，将南京区域裁剪出来。

遥感实验指导图像拼接实验三、图像拼接处理实验⽬的：在遥感实际应⽤中，经常需要研究⼤⾯积的区域的地形，这就需要把多幅影像拼接到⼀起进⾏研究，本实验就是要求学⽣掌握利⽤软件进⾏多幅图像的拼接的主要操作⽅法，并联系拼接的原理，更深刻的掌握该理论。

具体内容和要求：练习⼀、拼接航空像⽚(Mosaic Using Air Photo Images)⼀、设置输⼊图像（Set Input Images）1、Viewer1中打开air-photo-1.img，勾选Fit to frame2、Viewer2中打开air-photo-2.img，勾选Fit to frame3、主⼯具条选择DataPrep图标4、Mosaic Images5、Viewer1中AOI | Tools6、选择Polygon⼯具，画出包含整个图像的斜边框7、File | Save | AOI Layer As8、输⼊template.aoi，OK9、在Mosaic Tool viewer中选择Edit | Add Images10、选择air-photo-1.img11、选择Template AOI，选择Set12、在Choose AOI dialog 中选择File选项13、选择template.aoi，OK14、在Mosaic Tool viewer中选择Edit | Image List，出现Mosaic Image List15、Add，air-photo-2.img16、选择Compute Active Area选项17、Add⼆、标出拼接区（Identify Areas of Intersection）1、选择Input图标，确定当前为输⼊图像状态2、单击Image Matching图标3、Matching Method中选择Overlap Areas，OK4、单击Intersection图标，当前状态为拼接状态5、在两图像重叠部分单击，则⾼亮显⽰6、单击Cutline Selection图标7、使⽤放⼤⼯具观察交接处8、从AOI tool palette选择Line⼯具9、在重叠区域，根据合适位置画出折线，作为拼接线10、单击AOI Cutline图标11、在AOI Source中选择Viewer12、单击Function图标13、Intersection Type选择Cutline Exists14、Select Function选择Cut/Feather15、Apply，Close三、定义输出图像（Define Output Images）1、单击Output图标，当前状态为输出状态2、选择Output Image⼯具3、Define Output Map Area(s)为Union of All Inputs，OK四、运⾏图像镶嵌（Run the Mosaic）1、选择Process | Run Mosaic2、Output File Name为AirMosaic3、勾上Stats Ignore Value选项4、OK5、在Viewer中显⽰练习⼆、卫星影像拼接Mosaic Using LAND SAT Images1、要同⼀个Viewer中打开wasia1_mss.img、wasia1_mss.img、wasia1_mss.img，均勾上Background Transparent，同时均勾掉clear Display（不清除前⾯图像），勾选Background Transparent（背景设置透明）2、主⼯具条选择DataPrep图标，选择Mosaic Images3、在Mosaic Tool viewer中选择Edit | Add Images，在Add Images for Mosaic dialog中，分别选中以上三幅影像加⼊Mosaic Tool viewer中，且均同时选择Compute Active Area 选项，Add。

基于MATLAB的图像拼接技术实验报告学院：数信学院专业班级: 12级信息工程1班姓名学号：一、 实验名称：基于MATLAB 的图像拼接技术二、 实验目的：利用图像拼接技术得到超宽视角的图像，用来虚拟实际场景。

三、 实验原理：基于相位相关的图像拼接技术是一种基于频域的方法，通过求得图像在频域上是相位相关特点来找到特征位置，从而进行图像拼接。

其基本原理是基于傅氏功率谱的相关技术。

该方法仅利用互功率谱中的相位信息进行图像配准，对图像间的亮度变化不敏感，而且所获得的相关峰尖突出，具有一定的鲁棒性和较高的配准精度。

基于相位相关法进行图像拼接的基本原理如下：假设f （x ，y ）表示尺寸 为M ⨯N 的图像，该函数的二维离散傅里叶变换（DFT ）为：112(//)001(,)(,)M N j ux M vy N x y F u v f x y eM Nπ---+===⨯∑∑其中，F （u ，v ）是复变函数；u 、v 是频率变量，u=0，1，…，M-1，v=0，1，…，N-1；x 、y 是空间或图像变量。

二维离散傅里叶逆变换（IDFT ）为：112(//)0(,)(,)N M j ux M vy N y x f u v e F x y π---+===∑∑其中，x=0，1，…，M-1；y=0，1，…，N-1。

设两幅图像1I 、2I 的重叠位置为（0x ，0y ），则图像1I 、2I 的互功率谱为：00*2()1212(,)(,)(,)(,)j x y I I e I I πξηξηξηξηξη-+⨯=⨯其中，*为共轭符号，对上式两边进行傅里叶逆变换将在（0x ，0y ）处产生一个 函数。

因此，只要检测上式傅里叶逆变换结果最大值的位置，就可以获得两幅图像间的评议量（0x ，0y 。

具体算法步骤如下： ①读入两幅图片1I 、2I （函数输入），并转换为灰度图像； ②分别对1I 、2I 做二维傅里叶变换，即： A=2fft （1I ） B=2fft （2I ）则通过A 、B 的简单的矩阵运算得到另一矩阵3C ，即： 3C =B*.conj （A ）/norm （B*.conj （A ），1）矩阵3C 的二维傅里叶逆变换C 在（0x ，0y ）处取得最大，可通过遍历比较C （i ，j ）大小即可找到该位置，并作为函数返回值。

图像融合的实验报告实验报告：图像融合一、实验目的本实验的目的是研究和实践图像融合的方法，探究图像融合在多种应用中的作用和效果。

二、实验原理图像融合是将两幅或多幅图像以某种方式进行合成，生成一幅新的图像，使之具有源图像的一些特征和信息。

在图像融合中，常使用的方法包括像素级融合和特征级融合。

像素级融合是将不同图像中的像素点通过某种算法进行融合，产生新的像素值；特征级融合则是将不同图像中的特征提取出来，然后进行融合得到新的特征。

三、实验步骤1. 收集源图像：从不同角度和距离拍摄相同目标的不同图像，作为源图像；2. 图像预处理：对源图像进行预处理，包括灰度化、图像增强、去噪等操作，以便提取和融合图像的特征；3. 特征提取：使用特征提取算法，如边缘检测、角点检测等，从源图像中提取出不同的特征；4. 图像融合：根据所选的融合方法，将不同图像的像素点或特征进行融合；5. 融合结果评估：对融合结果进行评估，包括图像质量评估、信息保留度评估等。

四、实验结果与分析经过以上步骤，我们将图像进行了融合，并得到了融合后的图像。

对融合后的图像进行质量评估发现，融合后的图像与原图相比，整体上有明显的信息保留，且清晰度较高，细节丰富。

这说明我们所选择的特征融合方法在一定程度上是有效的。

五、实验应用图像融合在多个领域有着广泛的应用。

在军事领域，图像融合可以用于红外图像和可见光图像的融合，以提高目标探测和识别的准确率。

在医学领域，图像融合可以将不同类型的医学图像进行融合，帮助医生更准确地进行诊断和治疗。

在遥感领域，图像融合可以将多源的遥感图像融合，提高地物的分类精度和信息提取能力。

六、实验总结本实验通过对图像融合的研究和实践，了解了图像融合的原理和方法，并在实验中得到了一定的实际经验。

图像融合在多个领域都有重要的应用，可以提高图像质量、增强图像信息特征、准确识别目标等。

未来，我们可以进一步研究更多的图像融合方法，优化融合结果，并在更多领域中应用图像融合技术。

图像融合——图像拼接1）综述图像融合的方法；2) 选择合适的目标（可以使风景、建筑、汽车等），自行用数码相机采集子图像；3）将子图像转换为灰度图像;4）设计图像算法并编写程序，实现两幅图像的拼接；提示：1）拍摄的左右子图像，必须是在相同距离、同等光照下拍摄的正面图像；2）要有一个明确的标识出现在左右图像中。

3）可以先用windows画图工具生成简单图像进行算法测试，然后在用真实图像。

1 引言 (3)2 图像融合—拼接的方法 (4)2.1 图像配准 (4)2.2 图像处理 (5)2.2.1中值滤波法消除拼接缝 (6)2.2.2利用小波变换的方法消除拼接缝 (6)2.2.3利用加权平滑的方法消除拼接缝 (6)3 图像拼接算法 (7)参考文献 (7)附件：程序 (7)图像融合——图像拼接摘要：选择图像拼接就是想两张图像拼接在一起是别人看不出来是两张图片，能完美的将两张图片拼接在一起。

图像拼接技术可以解决由于相机等成像仪器的视角和大小的限制，不能产生很大图片的问题。

所谓“图像拼接”就是将两幅或者两幅以上相邻间具有部分重叠的图像进行无缝拼接，生成一张具有较宽视角的高分辨率图像或者360度视角的全景的技术，涉及到计算机视觉，计算机图形学，图像处理以及一些数学工具等。

该技术为图像降运动物体去除，模糊消除噪，视场扩展，空间解析的提高，和动态范围增强提供了可能性。

对图像拼接的两个主要过程：图像配准和图像融合分别进行了详细介绍。

图像配准是图像拼接的核心技术，本文还对现有的图像配准方法进行归类总结，对每个配准算法进行优缺点描述。

对目前现有以及常用的图像融合方法也进行了详细的介绍。

最后提出了图像拼接技术不足。

关键词：图像拼接图像配准图像融合1 引言这个学期我们学习了图像处理这门课程，这么课程主要是讲解了对于图片的处理以及一下如何处理图片的方法。

图像拼接现在在我们的生活中越来越多的出现了，我们可以看到许多图像都是有图像融合、图像拼接技术做出来了。

利用图像处理技术实现图像拼接的最佳实践图像拼接是一种将多张图像合并为一张较大的图像的技术。

利用图像处理技术实现图像拼接可以广泛应用于全景照片、医学影像、无人机航拍等领域。

本文将介绍一种最佳实践，用于实现高质量的图像拼接。

图像拼接的基础是特征提取与匹配。

在这个过程中，可以使用一些常见的计算机视觉算法，例如SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征）来对每张图像提取特征点。

这些特征点包含了图像的关键信息，可以在不同图像间进行匹配，从而实现图像拼接。

特征匹配是图像拼接中最重要的一步。

一种常用的方法是基于特征点的配对进行匹配。

通过比较特征点间的距离和角度，可以找到在不同图像间对应的特征点。

再根据这些特征点的位置关系，进行图像的对齐和拼接。

在进行特征匹配时，需要考虑到特征点间的尺度和旋转差异。

如果特征点在不同图像间存在较大的尺度和旋转变化，单纯的特征匹配可能会出现较大的误差。

因此，可以应用RANSAC（随机一致性）算法去除错误匹配的特征点，进一步提高匹配的准确性。

完成特征匹配后，可以进行图像的对齐。

图像对齐是将匹配的特征点对应的图像进行平移、旋转等变换，使得它们在同一个坐标系下对齐。

这一步可以通过计算图像间的变换矩阵来实现。

常用的算法有RANSAC和最小二乘法等。

一旦完成了对齐，便可以进行图像拼接。

最常用的拼接方法是通过图像融合来实现。

通过将不同图像的像素按照一定的权重进行加权平均，可以使得图像在拼接区域内呈现平滑的过渡效果。

还可以采用多频段融合、色彩校正等技术来进一步提高拼接的质量。

在进行图像拼接时，还需要注意一些常见的问题。

例如，由于图像拍摄时可能会存在透视变换，因此需要对图像进行透视校正。

光照变化、噪声等也会对图像拼接造成影响。

对于这些问题，可以进行预处理，例如去噪、曝光校正等。

总之，利用图像处理技术实现图像拼接的最佳实践包括特征提取与匹配、特征点对齐与消除误匹配、图像对齐、图像融合等步骤。

图像的裁剪与拼接与实验心得体会
图像拼接的含义：将多幅在不同时刻、从不同视角或者由不同传感器获得的图像经过对齐然后无缝地融合在一起，从而得到一幅大视场、高分辨率图像的处理过程。

图像拼接有两种类型，一种是传统全景图，没有或只有轻微的运动视差，另一种是多重投影拼接图，但存在较大的运动视差
利用MATLAB进行图像拼接时，要注意以下几点：
第一方面：在图像格式上，由于图像格式包括索引色和真彩色这两大类不同的类型，所以需要统一转换一下才能拼接。

这两类图像的判断根据是读入的数据是二维还是三维，对于二维的数据，如果调色板为空，则按照灰度图像处理。

第二方面：在数据格式上，由于具体的图像文件格式不同，读入的数据可能是logical、uint8、uint16、uint32、single、uint64、double等各种不同的格式，要想进行拼接，需要转换为同一种数据类型，这样在拼接的时候才不会出现错误。

在图像拼接过程中，要特别注意找出两幅图像之间最优的空间位置和色彩之间的变换关系，使一幅图像中的点最优地映射到另一幅图像中，也就是要让图像对齐好，这关系到图像的处理效果。

图像拼接的步骤如下：1选取拍摄位置以及图像获取方式；2获取图像；3图像预处理；4图像对齐；5图像合成；6输出拼接图像。