图像拼接方法及其应用研究

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

《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。

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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

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。

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

胶片。
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。

部分的图像拼接成一幅大的无缝高 ／ １ Ｊ 则定 义 Ｎ Ｃ公 式 （ ： 、 Ｃ ３ ） 分 辨率 图像 的 技 术。 目前 ， 像 拼 接技 术 已经 广 泛应 用于 空 间 探 索 、 图 Ｎ Ｃ Ｃ ： ∑１ １ ，１ ｕ） ２ １１ ｕ） （ 《 Ｙ） ２Ｗ （ Ｙ） ２ Ｗ ｘ － 《 ｘ － 遥 感 图像 处 理 、 学 图像 分 析 、 频 压 缩和 传 输 、 拟 现 实 、 分 辨 率 医 视 虚 超 ∑１ １ １１ ｕ） （ ２ １１ ｕ） （ ｛ Ｙ） ２∑１ （ Ｙ） Ｗ × 一 Ｗ ｘ 一２ 重 构等 领 域 ｌ ” 。要 实 现 图像 拼 接 ， 关 键 是 图像 的 匹配 。 图像 匹配 的 其 方法主要有两大类： 特征 匹配和区域 匹配。 区域 匹配是利用 图像区域 Ｎ Ｃ匹 配 方法 去 除 了低频 背 景 亮度 信 息 的干 扰 ，进 行 角 点 匹配 时 ， Ｃ 之 间 的像 素 的相 关 性 进 行 匹配 ，特 征 匹配 是 利 用 图像 中 的纹 理 、 边 首先对于图像 Ａ中的任一角点 ， 寻找在 图像 Ｂ中和 它相 关性最大的 缘、 目标 等特 征 来确 定 匹配 位 置 。 】 角点 ： 后 对 于 图像 Ｂ中 的 任 一 角 点 ， 找 在 图 像 Ａ 中和 它 相 关 性 然 寻 本 文采 用 特征 点 来 进 行 图像 的配 准 ，这是 因为 基 于 区域 的拼 接 最大 的角点 ， 当双 向搜寻到最大相关性的角点彼此对应时 ， 就完成 了 方法 可 能会 造成 图像 的模 糊和 明显 的边 界 ，而基 于 特 征 点 的拼 接 方 角点 的初始匹配。 但是 由于 物体 的独立运动和噪声的干扰 ， 免会造 难 法却有着很 多的优点 ， 首先图像 的特征点比图像的像素点要少的多 ， 成 一定 的错误匹配， 下面针对这个问题 提出了改进的算法 ， 用来消除 可 以大 大减 少 匹 配过 程 中的计 算量 ；其 次 特征 点 的提 取 过程 可 以减 错误 匹配 。 少噪 声 的影 响 ， 灰 度 变 化 、 像形 变 以及 光 照 不均 等 都 有 较 好 的适 对 图 １ ＿ 改进 的特征 匹配 此改进 的特征 匹配仅针对 图像 缩放和 ．２ ３ 应能力。 旋转程度 不大的图像 ， 设图像 Ａ中的两个特征 点 ｐ（ ．）ｐ（２ ２ 假 １ １ ２ 。） ×ｙ 、 ｘｙ １ 图 像 拼接 关 键 技术 和图像 Ｂ中的特征 点 ｑ（ ，）ｑｘ，） （２ ２ × Ｙ 、 Ｙ 相对应 ， 如果这两对匹配对是 图像拼接技术一般包括 ３大部 分 ， 即图像 的获取 、 特征 点的检 正确 的 匹配 对 ， 满 足 式 （ 、 （ ） 则 ４） 式 ５： 测与匹配、 图像 的融 合 。 （ 一 ： （ ） ） 一 ． ： ＋ 。 １１ 图像 的获取 目前 ， ． 获得 图像序列 的方法主要有三种 ， 一是 将照相机固定在三脚架上 ， 通过旋转照相机来获取图像数据 ； 二是将 照 相 机 固定 在 可移 动 平 台上 ， 过 平 行移 动 照 相 机来 获 取 图像 数据 ； 通 ｛ １ 一 二 １ 的值 接近于 １（ ５ ） 三 是 手 持照 相 机 ，拍摄 者 采 用 定点 旋 转 或 沿 垂 直于 照 相 机 光轴 的 方 （ ）（ ） 。 ． 一 。 向移动的拍摄方式获取图像数据 ，当然不同的拍摄 方式将得 到不 同 因此需要一对正确的匹配对和所有的匹配对相比较， 假设上述 Ｐ 、 的输入图像序列 ， 本文采用第三种方法 ， 因为该方法简单快捷。 和 ｑ 是一对正确的匹配对 ， ｑ 是一对待检测的匹配对 ，如果满 Ｐ和 ２ １２特征点 的检测 典 型的点特征有拐角点、 ． 线交叉点、 不连续 足上述两个条件 ， 则认为 Ｐ 和 ｑ 也是一对正确的匹配对； 反之则判为 点、 轮廓上 的曲率最大点、 闭曲线 的质 心点 ， 封 这里采用角点来实现 误 匹配 对。 照这 样 的 方法 ， 所 有 的初 始 匹配 点对 ， 以找 出所 有 依 遍历 可 图像特征 的检测和 匹配。常见 的角点检 测算子 有 Ｍｏａ ｅ ｒｖ ｃ算子 、 精确 地 匹配 点 对 。 最后 ， 了得 到更 精确 的 匹配 点 对 ， 对 所有 的 匹配 为 在 Ｓ ｓ ｎ算子和 Ｈ ｒｓ算子 ， ｒ ｅ ｕａ ａｒ ｉ Ｍｏａ ｃ算子虽然计算简单 ，运算速度 ｖ 作上述处理后， 可以采用 Ｒ ＮＳ Ｃ算法来最大 限度地消除误匹配。 Ａ Ａ 快 ， 是对 边 缘和 独 立 的点 比较敏 感 ， 抑 制 噪声 方 面效 果 不 佳 ；ｕ 但 在 Ｓ— １ 图像的融合 图像 融合的 目的是耍消 除图像 光强或色彩的 ． ４ ｓ ｎ算子虽然对噪声不敏感 ， ａ 但其计算比较复杂 ； Ｈ ｒｓ算子不仅 而 ａｒ ｉ 不连续性。常用算法有 ： 平均值法、 加权平滑法、 多分辨率样条法， 本 具有很好 的旋转和仿射不变性 ， 而且该算法检测效率 高、 有较高的重 文欲采取加权平滑法进行图像 融合。 为了要使拼接区域平滑 ， 提高图 复率， 所以在图像 的拼接过程中经 常采用这种 方法 ， 本文亦是如此。 像质量 ， 可以采用加权平 滑算法 ， 使颜 色逐渐过 渡， 以避免图像的模 Ｈ ｒｓ ａｒ 角点检测算法的原理如下。 ｉ 假设 图像的亮度值 为 Ｉ ，Ｙ， （ ） ｘ 糊 和 明显 的 边 界 。 窗 口模 板 ｗ（，ｙ经 过 微 小 偏 移 （，ｖ后 ， 素 点 （，Ｙ的 亮 度 变 化 ｘ ） ｕ ） 像 Ｘ ） 加权平滑算法的主要思想是：在重叠部 分由前一幅图像慢慢过

水下视频图像复原与拼接方法研究谨以此论文献给工作在科研一线的老师、同学一一葛中峰水下视频图像复原与拼接方法研究学竹论文完成¨州超么耋、鲨指导教师茬字私盗答辩委员会成员签字旅围司氮易弘彬袈独创声明本人声明所瞿交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含来获得连;垫熊互基丝孟噩挂型芭明煎。

查拦可空或其他教育机构的学位或证书使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。

学位论文作者签名签字同期:矽』≯伴月彩同蔚崞学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校柯关保留、使用学位文的规定.有权保留井向国家有关部门或机构送变文的复印什和融箍.允:论文被盎阅和借阅。

本人授权学校可以将学位论文的全部或骨;分内容编入订关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制于段保存、虻编学位论文。

同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《困学伉论文全丈数抓:库》,并通过网络向社会公众提供信息服务,保密的学位论文一解密后适用本授权书锄嘴学位论文作首躲高中哮帮嚣等字期:州‖堂踯褂期:训沙堂功水下视频图像复原与拼接方法研究摘要目前海洋丌发中最先进的深海探测与作业装备就是水下机器人/而水下机器人要实现正确的导航以及近距离水下目标场景的检查、识别与维作业,其首要条件是必须能够对其例固环境实时、清晰地感知。

除了各种传感器外,水机器人近距离观测与作业要依靠水视频图像信息,其原斟是视频图像台有丰富的颜色取纹理信息.耪。

以别和胖解。

但是,水下视频观测图像乇要方卣使得水足水下光线存在严重的衰减和散射效应,此问题存在两个问题。

下圈像对比度下降且纹理细节旱模糊状态;片方面,使得水下摄像机的概距和视场非常有限。

一是由十采用人工光源以及观测平台的复杂运动特征,使得视频图像现严重的光照不均问题。

基于自适应模板匹配的视频图像拼接技术研究的开题报告一、选题背景和意义：随着数字化时代的到来，视频拼接技术逐渐成为了视频处理中的重要部分。

在视频监控、遥感应用和物体追踪中，视频拼接技术都有着广泛的应用。

随着人们对视频拼接技术的要求不断提高，传统的视频拼接技术已经无法满足人们的需求。

自适应模板匹配的视频图像拼接技术是一种新兴的拼接技术，它具有很好的鲁棒性和精度，可以有效解决传统模板匹配技术的一些问题，因此在实际应用中具有很大的潜力。

二、主要内容和研究目的：本文主要内容为基于自适应模板匹配的视频图像拼接技术研究，其中包括：1.自适应模板匹配技术的原理和优缺点分析；2.视频图像拼接的基本原理；3.基于自适应模板匹配的视频图像拼接算法的设计和实现；4.实验和分析。

本文的研究目的是探讨基于自适应模板匹配的视频图像拼接技术的优化和改进，提高拼接的精度和稳定性，为实际应用提供有力的支持。

三、研究方法和技术路线：本文采用以下研究方法和技术路线：1.文献调研和分析，了解自适应模板匹配技术的原理和发展情况；2.设计和实现自适应模板匹配的视频图像拼接算法，探讨算法优化和改进方案；3.进行实验和数据分析，评估算法效果和性能指标；4.总结和归纳研究结果，提出未来的研究方向和改进方案。

四、论文创新和预期成果：本文具有以下创新和预期成果：1.提出一种基于自适应模板匹配的视频图像拼接技术，可以解决传统拼接技术的一些问题，提高图像拼接的精度和稳定性；2.探究自适应模板匹配算法的优化和改进方案，提出改进方案并进行实验验证；3.评估算法性能指标，为实际应用提供可靠的参考和支持。

五、拟定论文计划：本文的论文计划如下：第一章：绪论；第二章：自适应模板匹配技术原理；第三章：视频图像拼接技术原理；第四章：基于自适应模板匹配的视频图像拼接算法设计；第五章：实验和数据分析；第六章：总结和展望。

大规模无人机图像并行拼接方法随着无人机技术的快速发展，大规模无人机图像的拍摄和处理成为了一个越来越重要的课题。

传统的图像拼接方法无法很好地应对大规模无人机图像的处理需求，因此，研究并开发高效准确的大规模无人机图像并行拼接方法具有重要的意义。

本文将介绍一种基于并行计算的大规模无人机图像拼接方法，以提高图像处理的效率和准确性。

一、概述大规模无人机图像包含大量高分辨率的图像，传统的串行计算方法处理这些图像需要耗费大量时间和计算资源。

因此，采用并行计算的方法可以有效提高图像处理的效率。

本文提出的大规模无人机图像并行拼接方法基于分块处理和GPU加速，并结合相关算法进行图像匹配和拼接，以实现高效准确的图像拼接。

二、方法描述1. 数据准备首先，需要将大规模无人机图像分块，将每个分块的图像单独加载到内存中进行处理。

通过分块加载，可以降低内存的使用量，并且方便后续的并行处理。

2. 并行计算本文采用图像处理中常用的GPU加速技术，将图像匹配和拼接的计算任务分配给多个GPU核心进行并行计算。

GPU的并行计算能力强大，可以同时处理多个图像块，大大提高图像处理的效率。

3. 图像匹配在图像匹配阶段，使用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法进行特征提取和匹配。

由于大规模无人机图像存在大量的特征点，可以通过并行计算加速特征点的提取和匹配过程。

通过匹配算法可以得到每个图像块的匹配点集合。

4. 图像拼接根据得到的匹配点集合，使用RANSAC（RANdom SAmple Consensus）算法进行图像拼接。

RANSAC算法能够排除错误匹配点，提高图像拼接的准确性。

同时，通过并行计算可以加速RANSAC算法的执行，从而缩短图像拼接的时间。

5. 图像优化在图像拼接完成后，可以进行一些图像优化操作，如色彩校正、边缘平滑等，以进一步提升图像质量和观感。

三、实验与结果本文采用具有多个GPU核心的计算机进行实验，使用大规模无人机图像数据集进行测试。

多摄像头图像融合与处理技术研究摄像头的发展和应用正在迅速扩展，多摄像头系统被广泛应用于安全监控、虚拟现实、智能交通等领域。

然而，多摄像头系统所产生的大量图像数据需要进行融合和处理，以提供清晰、一致的图像信息。

本文将对多摄像头图像融合与处理技术进行研究，探讨其在不同领域的应用和未来发展趋势。

一、多摄像头图像融合技术1.1 拼接技术拼接技术是将多个摄像头捕获的图像按照一定的拼接算法组合在一起，形成一个更大的图像。

拼接技术主要分为平面拼接和球面拼接两种。

平面拼接适用于需要拼接成规则形状的图像，例如监控场景；球面拼接适用于需要拼接成全景图像的场景，例如虚拟现实应用。

1.2 图像融合技术图像融合技术是将多个摄像头捕获的图像进行融合，以提高图像的清晰度、对比度和色彩饱和度。

常见的图像融合技术包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。

像素级融合通过对图像的像素进行加权融合，得到融合后的图像；特征级融合则是将不同摄像头图像中提取的特征进行融合，例如边缘、纹理等；决策级融合则是基于多个摄像头的决策信息进行融合，以提高融合后的判决准确率。

二、多摄像头图像处理技术2.1 图像去噪技术在多摄像头图像中，由于不同环境和设备的影响，图像中常常存在噪声。

图像去噪技术能够有效地降低图像中的噪声，并提升图像的质量。

常见的图像去噪技术包括中值滤波、小波去噪、基于统计学的方法等。

2.2 图像增强技术图像增强技术旨在改善图像的视觉效果，使图像更加清晰和易于观察。

常见的图像增强技术包括直方图均衡化、对比度增强和锐化等。

这些技术可以应用于多摄像头图像融合后的图像，以提供更好的视觉体验。

2.3 目标检测与跟踪多摄像头图像处理中，目标检测与跟踪是非常重要的环节。

通过目标检测，可以从多摄像头图像中识别和定位出感兴趣的目标物体；而目标跟踪则能够追踪目标物体在不同摄像头图像中的运动轨迹。

这两项技术的结合可以实现对多摄像头图像中目标物体的全方位监控和跟踪。

数字X线摄影(DR)图像拼接技术在骨科的临床应用及价值研究【摘要】目的：研究数字X线摄影(DR)图像拼接技术在骨科的临床应用及价值。

方法：从我院随机挑选2020年1月-2021年10月收治的60例行数字X线摄影(DR)数字X线摄影(DR)图像拼接技术的骨科患者图像资料作为研究对象，回顾性分析数字X线摄影(DR)图像拼接技术在骨科的临床应用及价值。

结果：60例骨科患者均行图像拼接摄影，所获得图像清晰锐利，具有较好对比度，且没有伪影干扰，影像拼接成功47例，再次拼接成功13例。

在阅片分析中，由两名具有经验的放射诊断医师、一名临床骨科主治医师共同进行，均认为图像质量满意，满足临床诊断要求。

结论：利用数字X线摄影（DR）图像拼接技术，可以提供给临床诊断脊柱侧弯、关节置换等骨科手术术前方案制定、术后手术效果评估可靠依据，具有较高临床推广和应用价值。

【关键词】数字X线摄影(DR)；图像拼接技术；骨科随着影像成像技术不断发展，数字X线摄影（DR）的应用越来越广泛，且功能也越来越多，尤其是数字X线摄影(DR)图像拼接技术，其主要应用在骨关节系统疾病检查中，在人工膝关节置换、下肢矫形、脊柱人工腰椎间盘置换、脊柱侧弯矫形、人工髋关节置换等方面，该技术可以提供非常广泛的影像观察信息，获得更加可靠和准确的病变整体状态与局部细节资料[1]。

下文从我院随机挑选2020年1月-2021年10月收治的60例行数字X线摄影(DR)数字X线摄影(DR)图像拼接技术的患者图像资料作为研究对象，对数字X线摄影(DR)图像拼接技术在骨科的临床应用及价值进行研究，详细如下。

1资料与方法1.1一般资料从我院随机挑选2020年1月-2021年10月收治的60例行数字X线摄影(DR)数字X线摄影(DR)图像拼接技术的骨科患者图像资料作为研究对象，其中有40例男性患者，20例女性患者，最小年龄为7岁，最大年龄为66岁。

1.2方法所有患者均利用联影悬吊式DR，图像打印利用DRYSTAR5503高速多格式数字胶片打印机。

图像拼接技术的研究历史悠久图像拼接技术的研究历史悠久。

早期用于航空遥感照片合成，由于飞机或卫星上相机和地面景物之间距离很远，这种图像配准采用简单的模板匹配法。

这种方法在现在也有广泛应用，可应用于航空图片合成、大文档扫描合成，视频压缩。

在20世纪90年代随全视函数、全景建模、光场与光照图、同心拼图、全景图概念的提出，模型维数不断下降。

自1994年Chen等人提出全景图拼接技术，国内外出现很多关于全景图生成技术的文章。

全景图生成技术的基本思想是通过普通相机或摄像机对场景信息进行照片图像或视频图像采样，在固定的视点，使相机在水平面内旋转一周拍摄场景，得到一组具有重叠区域的连续环视图像序列:将图像由相机坐标投影到空间坐标:利用图像配准方法寻找将环绕一周的这组图像中，两两相邻的图像间的重叠的区域;将确定的重叠区域利用图像融合方法进行图像序列的无缝拼合，得到一幅全景图像。

全景图像根据其选取视点空间的不同可分为:平面、柱面、球表面、立方体表面。

目前图像配准的研究方法主要集中为基于灰度相关的方法、相位相关法、基于特征的方法。

基于灰度相关方法的计算量较大，很多力求缩小模版配准计算量的改进算法被提出来。

国防科大开发的HVS系统,采用的是一种基于特征线段的图像匹配算法。

封静波提出相似曲线的拼接算法通过匹配两幅图像重叠区域每列梯度最大值曲线完成拼接，大大减少了传统模板匹配方法的计算量。

薛峰综合基于灰度相关和特征相关算法的优点提出了基于最大梯度和灰度相关的两步配接方法。

于乱采用形状模板对模板内图像的边缘点与模板边界的最短距离统计实现特征点匹配。

李文辉提出采用基于粒子群优化(POS)的多分辨率算法。

1975年相位相关法由Kuglin和Hines提出，具有场景无关性，能够对纯粹二维平移的图像精确地对齐。

DeCastro和Morandi发现用傅立叶变换确定旋转对齐就像平移对齐一样。

Reddy和Chatterji改进了Decastro的算法，大大减少了需要转换的数量。

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。

在Matlab中进行图像配准和拼接的方法在科学研究和工程应用中，图像配准和拼接是一个常见的问题。

图像配准是指将不同视角或不同时间拍摄的图像进行准确对齐，使得它们之间的相对位置和尺度关系能够被精确估计。

而图像拼接则是将多个部分图像以适当的方式拼接在一起，形成一幅完整的图像。

本文将介绍在Matlab中进行图像配准和拼接的方法。

首先，图像配准的基本原理是通过找到图像之间的对应关系，将它们进行对齐。

常见的图像配准方法包括基于特征的方法和基于互信息的方法。

基于特征的方法主要是通过提取图像中的特征点，并通过找到这些特征点的对应关系进行匹配。

常见的特征点包括角点、边缘点和斑点等。

在Matlab中，我们可以使用SURF (Speeded Up Robust Features)等函数进行特征点的提取和匹配。

基于互信息的方法则是考虑图像各个像素之间的相互关系，通过最大化图像之间的互信息来找到最佳的配准结果。

在Matlab中，我们可以使用imregister函数来实现基于互信息的图像配准算法。

接下来，我们将介绍图像拼接的方法。

图像拼接的核心问题是如何寻找拼接变换的参数，使得多个部分图像能够无缝拼接在一起。

常见的图像拼接方法包括基于特征的方法和基于图像重叠区域的方法。

基于特征的方法主要是通过找到各个部分图像上的特征点，并根据这些特征点的位置关系进行拼接。

在Matlab中，我们可以使用SURF等函数提取和匹配特征点，并通过RANSAC (Random Sample Consensus)算法来估计最佳的拼接变换参数。

基于图像重叠区域的方法则是通过找到各个部分图像之间的重叠区域，并根据这些区域的像素值关系进行拼接。

在Matlab中，我们可以使用imfuse函数来实现基于图像重叠区域的图像拼接算法。

除了以上介绍的基本方法外，还有一些其他的技术可以用于提高图像配准和拼接的精度。

例如，多尺度图像配准和拼接可以通过先将图像进行金字塔降采样，然后逐层进行配准和拼接来提高结果的质量。