matlab图像拼接算法

matlab中的cat函数Matlab中的cat函数是一种用于连接数组的函数。

通过cat函数可以将多个数组按照指定的维度进行连接，从而得到一个更大的数组。

在本文中，我将详细介绍cat函数的用法及其在实际编程中的应用。

让我们来了解一下cat函数的基本语法。

在Matlab中，cat函数的使用形式为：```C = cat(dim, A1, A2, ..., An)```其中，dim表示连接的维度，A1, A2, ..., An表示需要连接的数组。

cat函数将按照dim指定的维度，将A1, A2, ..., An进行连接，并返回连接后的结果C。

接下来，我们将通过几个例子来说明cat函数的用法。

例1：连接行向量假设我们有两个行向量A和B，分别为：A = [1, 2, 3]B = [4, 5, 6]我们可以使用cat函数将它们连接起来，代码如下：```C = cat(2, A, B)```执行上述代码后，C的值为：C = [1, 2, 3, 4, 5, 6]可以看到，cat函数将A和B按照第2个维度（即列维度）进行了连接。

例2：连接列向量与例1类似，假设我们有两个列向量A和B，分别为：A = [1; 2; 3]B = [4; 5; 6]我们可以使用cat函数将它们连接起来，代码如下：```C = cat(1, A, B)```执行上述代码后，C的值为：C = [1; 2; 3; 4; 5; 6]可以看到，cat函数将A和B按照第1个维度（即行维度）进行了连接。

例3：连接多维数组除了连接一维数组，cat函数还可以连接多维数组。

假设我们有两个2x3的矩阵A和B，分别为：A = [1, 2, 3; 4, 5, 6]B = [7, 8, 9; 10, 11, 12]我们可以使用cat函数将它们连接起来，代码如下：```C = cat(1, A, B)```执行上述代码后，C的值为：C = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9; 10, 11, 12]可以看到，cat函数将A和B按照第1个维度（即行维度）进行了连接。

碎纸片的拼接复原摘要本文研究了碎纸片的复原问题。

对已有的碎纸片，我们利用Matlab求碎纸片边各侧边线的灰度值，通过最小偏差平方和法进行碎纸片间的相互匹配，中间加入人工干预进行筛选，将附件中的碎纸片全部还原。

之后，我们将该方法进行推广，可用以处理更复杂形状碎图片的的还原问题。

对问题一：首先假定附件一所给仅纵切的碎纸片的行文方向与各碎纸片两侧边线垂直，在此基础上先人工干预，根据碎纸片的剪切规范，甄选出原始图片的第一张和最后一张碎纸片，编号分别为008和006。

其次通过Matlab求出图片边线处各小网格点的灰度值，采用最小偏差平方和法，对编号008碎片右边线处的灰度值和其它碎纸片的左边线处的灰度值进行对应网格点的数值匹配，找到最匹配的碎纸片。

附件二碎片的处理进行了类似处理，给出的复原图片见附表4。

对问题二：附件三文本既纵切又横切，同样我们假设所给附件三中碎纸片的行文方向与碎纸片的上下左右边线分别平行或垂直。

在问题一的算法基础上，通过Matlab求出各碎纸片的4条边线的边界灰度值，然后利用最小偏差平方和法，对上下左右四边进行灰度值匹配，当结果多个时，我们进行了人工干预。

附件四依照附件三的方法类似处理，最终的复原见附表7和附表9。

对问题三：附件五中的图片既纵切又横切而且是正反面。

我们参照问题一、二的处理方法，加入反面的灰度值测算，随机选择一张碎纸片与其他碎纸片进行遍历匹配，得出4张匹配的碎纸片后，以这4张碎纸片为下一起点，扩张匹配，最终给出的复原图见附表12。

为适应更一般的情形，我们在模型改进部分，给出了当碎纸片的文字行文方向与碎纸片两侧边线不垂直时的处理方法（只处理了边线为直线的情形）。

首先是通过测算出的碎纸片灰度值确定出碎纸片的边缘线，其次定出碎纸片边缘线附近网格点的灰度值，最后完成边线的的匹配。

关键词：人工干预灰度矩阵灰度值最小偏差平方和法一问题重述1.1问题背景纸片文字是人们获取和交换信息的主要媒介，尤其是在计算机技术飞速发展、数码产品日益普及的今天。

2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。

我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。

我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。

如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。

我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。

我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：B我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：楚雄师范学院参赛队员(打印并签名) ：1.陈志明2.施明杰3. 阮秀婷指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)：（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。

以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。

如填写错误，论文可能被取消评奖资格。

）日期：3013年9 月 16 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：碎纸片的拼接复原算法及MATLAB实现摘要：对于只有纵切的情形，文章通过比较当前待拼碎片与剩余碎片的信噪比psnr[1,3,4]的值来确定两碎片是否为邻接碎片；拼接算法首先连续调用右拼函数直到拼接到原图右边界，然后连续调用左拼函数直到拼接到原图左边界，从而得到整幅复原图像；对于单面纵横交错切的情形，文章对首先采用纵切拼接算法将碎片拼接成多幅横条图片，然后将各横条图片矩阵转置[2]，再次采用纵切拼接算法拼接；两种情形的拼接，都存在人为参与；实验证明，我们的算法对纵切情形是有效的，对纵横切情况是可行的。

Matlab在图像处理中的应用与技巧引言图像处理是计算机科学领域中的一个重要分支，通过对图像进行处理和分析，可以获得许多有价值的信息。

而MATLAB作为一个强大的计算软件，具备了丰富的图像处理函数和工具箱，可以帮助我们实现各种复杂的图像处理任务。

本文将介绍MATLAB在图像处理中的应用与技巧，帮助读者更好地利用MATLAB进行图像处理。

一、图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像文件。

例如，要读取一张名为"image.jpg"的图像文件，可以使用以下代码：```MATLABimage = imread('image.jpg');```而imshow函数则可以将图像显示在窗口中，例如：```MATLABimshow(image);```通过这两个简单的函数，我们可以很方便地读取和显示图像。

二、图像的基本处理1.图像的缩放在图像处理过程中，经常需要将图像进行缩放。

MATLAB提供了imresize函数来实现图像的缩放，例如：```MATLABnew_image = imresize(image, [height, width]);```其中，height和width分别表示缩放后图像的高度和宽度。

2.图像的灰度化有时候我们只关注图像的亮度信息，而忽略了彩色信息。

此时可以将图像转换为灰度图像，MATLAB提供了rgb2gray函数来实现图像的灰度化，例如：```MATLABgray_image = rgb2gray(image);```gray_image即为灰度图像。

3.图像的旋转有时候我们需要将图像进行旋转，MATLAB提供了imrotate函数来实现图像的旋转，例如：```MATLABrotated_image = imrotate(image, angle);```其中，angle表示旋转的角度。

三、图像的增强处理1.图像的边缘检测在许多图像处理任务中，边缘是重要的特征之一。

zernike拟合是一种基于Zernike多项式的图像拟合方法，它可以用来描述并拟合各种形状的图像。

在Matlab中，我们可以使用Zernike 拟合Matlab程序来进行图像拟合分析，并且得到较为准确的结果。

一、Zernike多项式介绍Zernike多项式是一组正交完备的函数集合，它们可以用来描述并拟合各种类型的光学波前形态。

Zernike多项式具有很好的数学性质，常用于光学成像系统中的波前重构和光学表面拟合。

在图像处理领域，Zernike多项式也被广泛应用于图像的分析和拟合。

二、Zernike拟合原理Zernike拟合的原理是利用Zernike多项式来拟合图像，通过对图像进行分解和重构，得到最优的Zernike多项式系数，从而达到对图像形状的精确描述和拟合。

在Matlab中，通过编写相应的Zernike拟合程序，可以方便地进行图像的拟合分析。

三、Matlab中的Zernike拟合程序在Matlab中，我们可以使用Zernike拟合工具箱或自行编写程序来实现Zernike拟合。

以下是一个简单的Zernike拟合Matlab程序示例：```matlab读取原始图像I = imread('image.jpg');转换为灰度图I_gray = rgb2gray(I);定义Zernike多项式阶数n = 10;Zernike拟合[coefficients, rec_image] = zernike_fit(I_gray, n);显示拟合结果subplot(1, 2, 1);imshow(I_gray);title('原始图像');subplot(1, 2, 2);imshow(rec_image);title('Zernike拟合结果');输出Zernike多项式系数disp('Zernike多项式系数:');disp(coefficients);```以上是一个简单的Zernike拟合Matlab程序示例，通过该程序可以对输入的图像进行Zernike拟合，并输出拟合结果和Zernike多项式系数。

基于matlab的图像识别与匹配基于matlab的图像识别与匹配摘要图像的识别与匹配是⽴体视觉的⼀个重要分⽀，该项技术被⼴泛应⽤在航空测绘，星球探测机器⼈导航以及三维重建等领域。

本⽂意在熟练运⽤图像的识别与匹配的⽅法，为此本⽂使⽤⼀个包装袋并对上⾯的数字进⾏识别与匹配。

⾸先在包装袋上提取出来要⽤的数字，然后提取出该数字与包装袋上的特征点，⽤SIFT⽅法对两幅图进⾏识别与匹配，最终得到对应匹配数字的匹配点。

仿真结果表明，该⽅法能够把给定数字与包装袋上的相同数字进⾏识别与匹配，得到了良好的实验结果，基本完成了识别与匹配的任务。

1 研究容图像识别中的模式识别是⼀种从⼤量信息和数据出发，利⽤计算机和数学推理的⽅法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形⾃动完成识别、评价的过程。

图形辨别是图像识别技术的⼀个重要分⽀，图形辨别指通过对图形的图像采⽤特定算法，从⽽辨别图形或者数字，通过特征点检测，精确定位特征点，通过将模板与图形或数字匹配，根据匹配结果进⾏辨别。

2 研究意义数字图像处理在各个领域都有着⾮常重要的应⽤，随着数字时代的到来，视频领域的数字化也必将到来，视频图像处理技术也将会发⽣⽇新⽉异的变化。

在多媒体技术的各个领域中，视频处理技术占有⾮常重要的地位，被⼴泛的使⽤于农业，智能交通，汽车电⼦，⽹络多媒体通信，实时监控系统等诸多⽅⾯。

因此，现今对技术领域的研究已⽇趋活跃和繁荣。

⽽图像识别也同样有着更重要的作⽤。

3 设计原理3.1 算法选择Harris ⾓点检测器对于图像尺度变化⾮常敏感，这在很⼤程度上限制了它的应⽤围。

对于仅存在平移、旋转以及很⼩尺度变换的图像，基于 Harris 特征点的⽅法都可以得到准确的配准结果，但是对于存在⼤尺度变换的图像，这⼀类⽅法将⽆法保证正确的配准和拼接。

后来，研究⼈员相继提出了具有尺度不变性的特征点检测⽅法，具有仿射不变性的特征点检测⽅法，局部不变性的特征检测⽅法等⼤量的基于不变量技术的特征检测⽅法。

Matlab中的空间变换方法详解1. 引言在现代科学和工程领域，空间变换是一种重要的数学工具，它在图像处理、机器视觉、计算机图形学等领域中得到广泛应用。

而Matlab作为一种功能强大的数值计算和数据可视化工具，提供了丰富的空间变换方法和函数，方便用户进行数据处理和分析。

本文将详细介绍Matlab中常用的空间变换方法，包括仿射变换、透视变换和图像配准等内容。

2. 仿射变换2.1 仿射变换的概念仿射变换是一种保持直线并比例保持平行线的变换，它可以通过矩阵乘法和向量加法来表示。

在Matlab中，可以使用affine2d对象来定义和实现仿射变换。

affine2d对象可以通过定义变换矩阵和向量来创建，然后可以将其应用于图像或坐标点，实现图像的旋转、平移、缩放等操作。

2.2 仿射变换的应用在图像处理中，仿射变换常用于图像修复、图像拼接和图像配准等应用。

例如，在图像拼接中，我们可以使用仿射变换来将多张图像拼接成一张大图像；在图像配准中，我们可以使用仿射变换来对齐两幅图像，以便进行后续的分析和处理。

3. 透视变换3.1 透视变换的概念透视变换是一种将图像从原始视角转换到目标视角的变换，它常用于图像校正、三维重建等应用中。

在Matlab中，可以使用projective2d对象来定义和实现透视变换。

projective2d对象可以通过定义变换矩阵来创建，并可以将其应用于图像或坐标点，实现图像的透视变换。

3.2 透视变换的应用透视变换在计算机视觉和模式识别中有着广泛的应用。

例如，在图像校正中，我们可以使用透视变换将斜视图像转换为直视图像，以提高图像的可视化效果；在三维重建中，我们可以使用透视变换将多张图像投影到三维空间中，恢复物体的三维结构。

4. 图像配准4.1 图像配准的概念图像配准是一种将多幅图像在空间中对齐的过程，它常用于医学影像、遥感图像和计算机视觉等领域。

在Matlab中，可以使用imregister函数来实现图像配准。

matlab图像处理函数大全Matlab是一种强大的科学计算软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。

在Matlab中，有许多内置的图像处理函数，可以帮助我们实现各种图像处理任务。

本文将介绍一些常用的Matlab图像处理函数，帮助您更好地理解和运用这些函数。

1. imread函数imread函数用于读取图像文件，并将其存储为Matlab的图像矩阵。

它可以读取多种图像格式，如JPEG、PNG、BMP等。

例如，可以使用以下代码读取名为"image.jpg"的图像文件：```matlabimage = imread('image.jpg');```2. imshow函数imshow函数用于显示图像。

它可以接受一个图像矩阵作为输入，并将其显示在Matlab的图像窗口中。

例如，可以使用以下代码显示之前读取的图像：```matlabimshow(image);```3. imresize函数imresize函数用于调整图像的大小。

它可以接受一个图像矩阵和目标大小作为输入，并返回调整大小后的图像矩阵。

例如，可以使用以下代码将图像调整为200x200的大小：```matlabresized_image = imresize(image, [200, 200]);```4. rgb2gray函数rgb2gray函数用于将彩色图像转换为灰度图像。

它可以接受一个彩色图像矩阵作为输入，并返回一个灰度图像矩阵。

例如，可以使用以下代码将彩色图像转换为灰度图像：```matlabgray_image = rgb2gray(image);```5. imadjust函数imadjust函数用于调整图像的对比度和亮度。

它可以接受一个灰度图像矩阵和目标对比度和亮度范围作为输入，并返回调整后的图像矩阵。

例如，可以使用以下代码增加图像的对比度和亮度：```matlabadjusted_image = imadjust(gray_image, [0.2, 0.8], [0, 1]);```6. imfilter函数imfilter函数用于对图像进行滤波操作。

本文说明的内容是图像拼接，采用基于特征点的匹配方法将两张定点拍摄的照片进行拼接，合成一张图，将全景图生成简化成两张图片的拼接，具体可以分为以下几点：掌握图像灰度化、图像投影变换、图像特征点提取、图像仿射矩阵变换及图像融合。

1、在数字图像的预处理中，灰度图像是进行图像识别与处理的基础。

彩色图像转换为灰度图像的方法主要有平均值法、最大值法和加权平均值法。

2、图像的投影变换也是图像拼接不可或缺的过程，待拼接的图像素材往往不在一个坐标系下，直接拼接会因为角度的问题导致景物扭曲变形，目前普遍的方式是将图像投影到几何体表面上，如球面，立方体或柱面上。

3、特征点是进行本图像匹配方法的基础，质量的好坏将直接影响匹配的精度和效率，特征点应具有旋转、平移不变形等特性，保证不会因为相机的曝光等原因造成图像的错误匹配。

4、图像特征点提取之后，需要根据特征点计算图像的放射矩阵，从而对图像进行变换而实现拼接。

放射变换的过程中，插值的方法确保图像不失真。

5、图像拼接完成后，最后需要将图像融合，使两幅图像不会因为曝光等原因造成可视的匹配错误。

图1 基于特征点图像拼接步骤--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------详细步骤：1、图像的灰度化在图像处理中，灰度化一直作为预处理的一部分，有时不仅仅是算法的需要，也是将三维降成一维从而减小计算量与增加运行速度的重要方法。

彩色图像转换为灰度图像的方法有平均值法、最大值法及加权平均值法，其转换公式为：平均值法，gray＝（R＋G＋B）／3；最大值法，gray＝max（R，G，B）加权平均值法，gray＝（R×0．3＋G×0．59＋B×0．11）其中 R、G、B 为红、绿、蓝分量，gray 为转换后的灰度值。

MATLAB中常见的图像识别算法介绍图像识别是指利用计算机视觉技术对图像进行分析和处理，从中提取出有用的信息。

MATLAB作为一种强大的计算软件，提供了丰富的图像处理和分析工具，能够支持各种常见的图像识别算法。

在本文中，我们将介绍几种常用的图像识别算法，并探讨其原理和应用。

一、图像特征提取算法图像识别的第一步是提取图像特征，即从图像中提取出能够代表图像内容的信息。

常用的图像特征提取算法包括SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded-Up Robust Features）和HOG（Histogram of Oriented Gradients）等。

SIFT算法通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点的描述子，从而表示图像的局部特征。

SURF算法是对SIFT算法的一种改进，它具有更快的运算速度和更好的鲁棒性。

HOG算法则通过统计图像中不同方向上的梯度信息来描述图像的纹理特征。

这些图像特征提取算法在图像识别任务中广泛应用，例如人脸识别、物体检测等。

它们的主要优势在于对图像的旋转、尺度和光照变化具有较好的不变性。

二、图像分类算法在提取了图像特征之后，接下来就是将提取到的特征应用于图像分类任务。

常用的图像分类算法有支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）和深度学习等。

支持向量机是一种经典的机器学习算法，在图像分类中有着广泛的应用。

它通过寻找一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。

支持向量机具有较好的泛化能力，能够处理高维特征，对于非线性问题也能够通过核技巧进行处理。

K最近邻算法则是一种简单而有效的分类方法。

它基于样本的邻近性，将测试样本分类为最近邻居中的多数类别。

KNN算法的优势在于对于训练数据没有假设，但存在计算复杂度高和决策边界不平滑等问题。

深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，通过神经网络模型对图像进行表征学习和分类。

深度学习在图像识别领域取得了重大突破，其中卷积神经网络（CNN）是其重要的代表。

图像拼接算法简介图像拼接算法是一种用于将多个图像合并成一个更大图像的技术。

该算法通过找到输入图像之间的共同特征点并对齐它们，然后通过一些图像处理方法来融合它们，从而生成一个完整的图像。

拼接算法可应用于多个领域，如摄影、航拍、医学图像等。

在这些领域中，往往需要获取更大的视野范围或更高的分辨率，因此使用拼接算法可以满足这些需求。

基本步骤图像拼接算法通常包括以下几个基本步骤：1.特征点检测：首先对输入图像进行特征点检测，例如使用SIFT（尺度不变特征变换）算法。

特征点是图像中具有显著特征的一组像素。

2.特征点匹配：将不同图像中的特征点进行匹配，并根据匹配程度将它们分组。

常见的算法有RANSAC（随机抽样一致性）算法。

3.图像对齐：通过对齐特征点，将不同图像进行几何变换，从而使它们在同一坐标系下对齐。

常见的变换包括平移、旋转、缩放等。

4.图像融合：将对齐后的图像进行融合，使它们看起来无缝连接。

常见的融合方法有线性融合、金字塔融合、平面拼接等。

算法实现以下是一个简单的图像拼接算法的示例实现：import cv2import numpy as npdef stitch_images(images):# 特征点检测sift = cv2.SIFT_create()keypoints = []descriptors = []for image in images:kp, des = sift.detectAndCompute(image, None) keypoints.append(kp)descriptors.append(des)# 特征点匹配matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2)matches = []for i in range(len(keypoints) -1):matches.append(matcher.match(descriptors[i], descriptors[i+1]))# 图像对齐homography_matrices = []for i in range(len(matches)):src_pts = np.float32([keypoints[i][m.queryId x].pt for m in matches[i]]).reshape(-1, 1, 2)dst_pts = np.float32([keypoints[i+1][m.trainI dx].pt for m in matches[i]]).reshape(-1, 1, 2)M, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, c v2.RANSAC, 5.0)homography_matrices.append(M)# 图像融合result = images[0]for i in range(len(images) -1):result = cv2.warpPerspective(result, homograp hy_matrices[i], (result.shape[1] + images[i+1].sh ape[1], result.shape[0]))result[0:images[i+1].shape[0], 0:images[i+1]. shape[1]] = images[i+1]return result结果展示下面是使用示例实现对两张图像进行拼接的结果展示：import cv2import matplotlib.pyplot as pltimage1 = cv2.imread('image1.jpg')image2 = cv2.imread('image2.jpg')result = stitch_images([image1, image2])plt.imshow(cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RG B))plt.axis('off')plt.show()总结图像拼接算法是一种用于将多个图像合并成一个更大图像的技术。

利用Matlab进行图像超分辨率重构的方法与技巧随着科技的不断进步，图像处理技术也在不断发展和创新。

在图像处理领域中，图像超分辨率重构是一个备受关注的研究方向。

利用Matlab进行图像超分辨率重构可以得到高质量的高分辨率图像，为图像识别、医学图像处理等应用提供了重要的支持。

本文将探讨利用Matlab进行图像超分辨率重构的方法与技巧。

一、图像超分辨率重构概述图像超分辨率重构是指通过一系列图像处理算法和技术，从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像的过程。

这对于提高图像的视觉效果、增强细节信息、改善图像质量具有重要意义。

图像超分辨率重构的基本思想是在低分辨率图像的基础上，通过插值、边缘增强、去噪等一系列处理步骤，恢复出细节更加丰富、清晰度更高的高分辨率图像。

二、Matlab在图像超分辨率重构中的应用Matlab作为一种强大的数学计算和图像处理工具，在图像超分辨率重构中发挥了重要作用。

Matlab提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地进行图像超分辨率重构的实现和优化。

下面将介绍几种常用的Matlab方法与技巧。

1.基于插值的方法插值是图像超分辨率重构中常用的一种方法。

Matlab提供了丰富的插值函数，如双线性插值、双三次插值等。

这些插值方法可以通过填充低分辨率图像的像素值来获得更高分辨率的图像。

在使用插值方法时，需要注意采样率和抗混叠滤波等参数的选择，以避免图像出现锯齿状的伪影。

2.基于边缘增强的方法边缘增强是通过增强低分辨率图像中的边缘信息来提高图像的分辨率。

Matlab中有多种边缘增强滤波器可供选择，如Sobel、Canny等。

这些滤波器可以通过增强图像中的边缘信息来改善图像质量和细节还原效果。

在应用边缘增强滤波器时，需要根据实际需求进行参数调整，以达到最佳的图像超分辨率重构效果。

3.基于去噪的方法去噪是图像超分辨率重构中不可或缺的一步。

Matlab中提供了多种去噪算法和函数，如小波去噪、非局部均值去噪等。

使用Matlab进行图像压缩与编码的方法一、引言随着数字化时代的快速发展，图像的处理和传输已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

然而，图像的处理和传输过程中，数据量庞大往往是一个十分严重的问题。

为了解决这个问题，图像压缩与编码技术应运而生。

本文将介绍如何利用Matlab进行图像压缩与编码的方法，以实现高效的图像传输与存储。

二、图像压缩的原理与方法图像压缩是通过减少图像数据的冗余性，以达到减少数据量的目的。

常用的图像压缩方法包括无损压缩和有损压缩。

1. 无损压缩无损压缩技术可以完全恢复原始图像，但是压缩比较低。

其中，最常见的无损压缩方法是Huffman编码和LZW编码。

Huffman编码根据字符频率构建一颗Huffman树，使得频率高的字符编码短，频率低的字符编码长，从而实现编码的高效性。

而LZW编码则是利用字典来存储和恢复图像的编码信息。

2. 有损压缩有损压缩技术通过牺牲部分图像质量来获得更高的压缩比。

常见的有损压缩方法包括离散余弦变换（DCT）、小波变换（Wavelet Transform）以及预测编码等。

离散余弦变换是JPEG图像压缩标准所采用的一种技术，其将图像从空间域变换到频域，然后对频域信号进行量化和编码。

这种方法在保留图像主要特征的同时，实现了较高的压缩比。

小波变换是一种多尺度的信号分析方法，其能够将图像按照不同的频率组成进行分离，并对各个频率成分进行独立的处理。

小波变换不仅可以应用于图像压缩，还可以应用于图像增强和去噪等领域。

三、Matlab实现图像压缩与编码Matlab是一种强大的数学计算及可视化软件，其提供了丰富的函数和工具箱，便于进行图像处理和压缩编码。

1. 图像读取与显示首先，我们需要读取原始图像，并使用imshow函数来显示原始图像。

```matlabimg = imread('image.jpg');imshow(img);```2. 无损压缩对于无损压缩，在Matlab中可以使用imwrite函数来保存图像。

如何进行图像分割的Matlab实现引言：图像分割是计算机视觉领域的一项基础技术，它将图像中的像素点分为不同的区域，使得具有相似特征的像素被聚类到一起。

在图像分析、目标检测、图像处理等任务中，图像分割起着至关重要的作用。

本文将介绍如何使用Matlab实现图像分割算法，包括传统的阈值分割、基于区域的分割以及基于深度学习的分割等。

一、传统的阈值分割1.1 简介阈值分割是最简单和常用的图像分割方法之一，它根据像素的灰度值与阈值的比较结果将像素分为两类：前景和背景。

在Matlab中，可以使用函数`im2bw`实现二值化分割任务。

1.2 实现步骤（1）加载图像：使用`imread`函数读取待分割的图像，并将其转换为灰度图像。

（2）确定阈值：根据图像的灰度直方图，可以通过分析波峰和波谷来确定一个适合的阈值。

（3）二值化分割：使用`im2bw`函数将灰度图像二值化，得到分割后的图像。

（4）结果显示：使用`imshow`函数将原图像和分割结果进行显示。

二、基于区域的分割2.1 简介基于区域的分割方法将图像划分为具有一定连续性和相似性质的区域，其基本思想是将图像中相似的像素组成区域，并对区域进行合并或分裂，以达到分割的目的。

2.2 实现步骤（1）加载图像：同样使用`imread`函数读取待分割的图像。

（2）图像预处理：可选的预处理步骤包括噪声去除、图像增强等，以提供更好的分割效果。

（3）区域生长：选择一个适当的种子点作为起始点，在附近的像素中根据一定的准则来判断是否属于同一区域，并逐步生长扩展区域，直至满足停止准则。

（4）结果显示：使用`imshow`函数将原图像和分割结果进行显示。

三、基于深度学习的分割3.1 简介基于深度学习的分割方法是近年来发展起来的一种高效且准确的分割技术，主要基于深度卷积神经网络（CNN）和全卷积网络（FCN）。

深度学习模型通过学习大量标注的图像，能够学习到图像的高级特征，从而实现更准确的图像分割。

如何在Matlab中进行图像修复和图像修复图像修复是数字图像处理中的一项重要任务，它旨在通过对图像中的损坏或失真进行恢复和修复，以达到改善图像质量和准确性的目的。

Matlab作为一种流行的科学计算和图像处理软件，提供了许多功能强大的工具和函数，可帮助我们实现图像修复的任务。

在本文中，我们将探讨如何使用Matlab进行图像修复和图像修复的技术。

图像修复的一种常见方法是基于图像降噪的方法。

在实际应用中，图像通常包含有损噪声，例如高斯噪声、盐和胡椒噪声等。

这些噪声会影响图像的视觉效果和后续图像处理的结果。

因此，我们首先需要对图像进行降噪处理，以减少噪声对图像的影响。

Matlab中有许多用于图像降噪的函数和工具包，例如medfilt2函数、wiener2函数和imnoise函数等。

其中，medfilt2函数可以实现中值滤波，它通过计算像素领域内的中值来替代当前像素的值，从而有效地降低图像中的脉冲噪声。

而wiener2函数可以实现维纳滤波，它利用图像的频谱信息和噪声模型来减少噪声的影响。

imnoise函数可以用于向图像中添加噪声，可以根据需要选择添加高斯噪声、盐和胡椒噪声等。

通过这些函数的组合使用，我们可以有效地对图像进行降噪处理。

除了降噪处理，图像修复还需要解决图像中的缺失和损坏问题。

图像中的缺失可以是由于损坏或丢失的像素引起的，而图像中的损坏可以是由于物理和环境因素引起的，例如划痕、水印、光照不足等。

对于这些问题，我们可以使用Matlab中的图像修复工具箱来进行修复。

Matlab中的图像修复工具箱包含了一系列的函数和算法，用于处理各种注水、缺失、损坏和失真等问题。

其中，最常用的算法是基于图像内插的方法，它通过对邻近像素的插值来恢复缺失或损坏的像素。

Matlab中的interp2函数可以实现二维图像的内插计算，它可以根据已知像素的位置和值来估计未知像素的值。

另外，Matlab还提供了一些其他的图像修复算法，例如基于梯度的方法、基于PDE的方法和基于深度学习的方法等。

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;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;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;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;图像的预处理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;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gx,y,即gx,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,fx,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33 、5 5 区域,也可以有不同形状,如线状、圆形、十字形、圆环形;本章小结本章主要介绍了图像几何畸变校正和图像噪声抑制两种图像预处理.第三章图像配准算法图像配准的概念图像配准简而言之就是图像之间的对齐;图像配准定义为:对从不同传感器或不同时间或不同角度所获得的两幅或多幅图像进行最佳匹配的处理过程;为了更清楚图像配准的任务,我们将图像配准问题用更精确的数学语言描述出来;配准可以用描述为如下的问题:给定同一景物的从不同的视角或在不同的时间获取的两个图像I ,I 和两个图像间的相似度量SI ,I ,找出I ,I 中的同名点,确定图像间的最优变换T,使得STI ,I 达到最大值;图像配准总是相对于多幅图像来讲的,在实际工作中,通常取其中的一幅图像作为配准的基准,称它为参考图,另一幅图像,为搜索图;图像配准的一般做法是,首先在参考图上选取以某一目标点为中心的图像子块,并称它为图像配准的模板,然后让模板在搜索图上有秩序地移动,每移到一个位置,把模板与搜索图中的对应部分进行相关比较,直到找到配准位置为止;如果在模板的范围内,同一目标的两幅图像完全相同,那么完成图像配准并不困难;然而,实际上图像配准中所遇到的同一目标的两幅图像常常是在不同条件下获得的,如不同的成像时间、不同的成像位置、甚至不同的成像系统等,再加上成像中各种噪声的影响,使同一目标的两幅图像不可能完全相同,只能做到某种程度的相似,因此图像配准是一个相当复杂的技术过程;基于区域的配准逐一比较法设搜索图为s待配准模板为T,如图所示,S大小为M N,T大小为U V,如图所示;图搜索图S与模板T示意图逐一比较法的配准思想是:在搜索图S中以某点为基点i,j,截取一个与模板T大小一样的分块图像,这样的基点有M-U+1N-V+1个,配准的目标就是在M-U+1N-V+1个分块图像中找一个与待配准图像最相似的图像,这样得到的基准点就是最佳配准点;设模板T在搜索图s上移动,模板覆盖下的那块搜索图叫子图S ,i,j为这块子图的左上角点在S图中的坐标,叫做参考点;然后比较T和S的内容;若两者一致,则T和S之差为零;在现实图像中,两幅图像完全一致是很少见的,一般的判断是在满足一定条件下,T和S之差最小;根据以上原理,可采用下列两种测度之一来衡量T和S 的相似程度;Di,j的值越小,则该窗口越匹配;Di,j=S m,n-Tm,n3-1或Di,j=S m,n-Tm,n3-2或者利用归一化相关函数;将式3-1展开可得:Di,j=S m,n -2S m,nTm,n+Tm,n3-3式中等号右边第三项表示模板总能量,是一常数,与i,j无关;第一项是与模板匹配区域的能量,它随i,j的改变而改变,当T和S 匹配时的取最大值;因此相关函数为:Ri,j=3-4当Ri,j越大时,Di,j越小,归一化后为:Ri,j=3-5根据Cauchy-Schwarz不等式可知式3-5中0Ri,j1,并且仅当值S m, n/T m, n=常数时,Ri,j取极大值;该算法的优点:1算法思路比较简单,容易理解,易于编程实现;2选用的模板越大,包含的信息就越多,匹配结果的可信度也会提高,同时能够对参考图像进行全面的扫描;该算法的缺点:1很难选择待配准图像分块;因为一个如果分块选择的不正确,缺少信息量,则不容易正确的匹配,即发生伪匹配;同时,如果分块过大则降低匹配速度,如果分块过小则容易降低匹配精度;·2对图像的旋转变形不能很好的处理;算法本身只是把待配准图像分块在标准参考图像中移动比较,选择一个最相似的匹配块,但是并不能够对图像的旋转变形进行处理,因此对照片的拍摄有严格的要求;分层比较法图像处理的塔形或称金字塔:Pyramid分解方法是由Burt和Adelson首先提出的,其早期主要用于图像的压缩处理及机器人的视觉特性研究;该方法把原始图像分解成许多不同空间分辨率的子图像,高分辨率尺寸较大的子图像放在下层,低分辨率尺寸较小的图像放在上层,从而形成一个金字塔形状;在逐一比较法的思想上,为减少运算量,引入了塔形处理的思想,提出了分层比较法;利用图像的塔形分解,可以分析图像中不同大小的物体;同时,通过对低分辨率、尺寸较小的上层进行分析所得到的信息还可以用来指导对高分辨率、尺寸较大的下层进行分析,从而大大简化分析和计算;在搜索过程中,首先进行粗略匹配,每次水平或垂直移动一个步长,计算对应像素点灰度差的平方和,记录最小值的网格位置;其次,以此位置为中心进行精确匹配;每次步长减半,搜索当前最小值,循环这个过程,直到步长为零,最后确定出最佳匹配位置;算法的具体实现步骤如下:1将待匹配的两幅图像中22邻域内的像素点的像素值分别取平均,作为这一区域22像素值,得到分辨率低一级的图像;然后,将此分辨率低一级的图像再作同样的处理,也就是将低一级的图像44邻域内的像素点的像素值分别取平均,作为这一区域44点的像素值,得到分辨率更低一级的图像;依次处理,得到一组分辨率依次降低的图像;2从待匹配的两幅图像中分辨率最低的开始进行匹配搜索,由于这两幅图像像素点的数目少,图像信息也被消除一部分,因此,此匹配位置是不精确的;所以,在分辨率更高一级的图像中搜索时,应该在上一次匹配位置的附近进行搜索;依次进行下去,直到在原始图像中寻找到精确的匹配位置;算法的优点:1该算法思路简单,容易理解,易于编程实现;2该算法的搜索空间比逐一比较要少,在运算速度较逐一比较法有所提高;算法的缺点:1算法的精度不高;在是在粗略匹配过程中,移动的步长较大,很有可能将第一幅图像上所取的网格划分开,这样将造成匹配中无法取出与第一幅图像网格完全匹配的最佳网格,很难达到精确匹配;2对图像的旋转变形仍然不能很好的处理;与逐一比较法一样,该算法只是对其运算速度有所改进,让搜索空间变小,并无本质变化,因此对图像的旋转变形并不能进行相应处理;相位相关法相位相关度法是基于频域的配准常用算法;它将图像由空域变换到频域以后再进行配准;该算法利用了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,具有一定的抗干扰能力,而且所获得的相关峰尖锐突出,位移检测范围大,具有较高的匹配精度;相位相关度法思想是利用傅立叶变换的位移性质,对于两幅数字图像s,t,其对应的傅立叶变换为S,T,即:S=F{s}=e T=F{t}=e3-6若图像s,t相差一个平移量x ,y ,即有:sx,y = tx-x ,y-y 3-7根据傅立叶变换的位移性质,上式的傅立叶变换为:S=e T3-8也就是说,这两幅图像在频域中具有相同的幅值,只是相位不同,他们之间的相位差可以等效的表示为互功率谱的相位;两幅图的互功率谱为:=e3-9其中为共扼符号, 表示频谱幅度;通过对互功率谱式3-9进行傅立叶逆变换,在x,y空间的x ,y ,即位移处,将形成一个单位脉冲函数 ,脉冲位置即为两幅被配准图像间的相对平移量x 和y式3-9表明,互功率谱的相位等价于图像间的相位差,故该方法称作相位相关法;相位相关度法的优点:1该算法简单速度快,因此经常被采用;对于其核心技术傅立叶变换,现在己经出现了很多有关的快速算法,这使得该算法的快速性成为众多算法中的一大优势;另外,傅立叶变换的硬件实现也比其它算法容易;2该算法抗干扰能力强,对于亮度变化不敏感;相位相关度法的缺点:1该算法要求图像有50%左右的重叠区域,在图像重叠区域很小的时,算法的结果很难保证,容易造成误匹配;2由于Fourier变换依赖于自身的不变属性,所以该算法只适用于具有旋转、平移、比例缩放等变换的图像配准问题;对于任意变换模型,不能直接进行处理,而要使用控制点方法,控制点方法可以解决诸如多项式、局部变形等问题;基于特征的配准比值匹配法比值匹配法算法思路是利用图像中两列上的部分像素的比值作为模板,即在参考图像T 的重叠区域中分别在两列上取出部分像素,用它们的比值作为模板,然后在搜索图S中搜索最佳的匹配;匹配的过程是在搜索图S中,由左至右依次从间距相同的两列上取出部分像素,并逐一计算其对应像素值比值;然后将这些比值依次与模板进行比较,其最小差值对应的列就是最佳匹配;这样在比较中只利用了一组数据,而这组数据利用了两列像素及其所包含的区域的信息;该算法的具体实现步骤如下:1在参考图像T中间隔为c个像素的距离上的两列像素中,各取m个像素,计算这m个像素的比值,将m个比值存入数组中,将其作为比较的模板;2从搜索图S中在同样相隔c个像素的距离上的两列,各取出m+n个像素,计算其比值,将m+n 个比值存入数组;假定垂直错开距离不超过n个像素,多取的n个像素则可以解决图像垂直方向上的交错问题;3利用参考图像T中的比值模板在搜索图S中寻找相应的匹配;首先进行垂直方向上的比较,即记录下搜索图S中每个比值数组内的最佳匹配;再将每个数组的组内最佳匹配进行比较,即进行水平方向的比较,得到的最小值就认为是全局最佳匹配;此时全局最佳匹配即为图像间在水平方向上的偏移距离,该全局最佳匹配队应的组内最佳匹配即为图像间垂直方向上的偏移距离;比值匹配法的优点:1算法思路清晰简单,容易理解,实现起来比较方便;2在匹配计算的时候,计算量小,速度快;比值匹配法的缺点:。

基于特征点的图像拼接算法优缺点比较摘要：该文主要详细讲解图像拼接技术中基于特征点的图像拼接算法，通过详细介绍几种常见的特征点提取算法，harris算子，log 算子，susan算子，sift算法，并通过实验结果对这几种算法的优缺点进行比较，从而在实际的应用中，我们年应该根据需要选取合适的算法，从而更好的完成图像拼接工作。

关键词：特征点；拼接算法中图分类号：tp18 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）07-1645-03全景图像拼接技术是一个重要的研究方向，也是计算机视觉领域的新的研究内容。

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。

图像拼接经过图像的采集，图像的处理，图像特征处理，图像匹配，建立模型，图像融合等步骤，最终完成全景图片的拼接。

图像拼接技术融合了多个学科，涉及多个领域，在实际生活中引用非常的广泛，研究图像拼接技术意义很重要的现实意义。

目前，全景图像拼接的研究主要集中在以下几个方面，图像的获取，图像信息的提取，图像顺序的识别，图像配准方法，参考平面的选取和图像的融合。

本文主要详细讲解基于特征点的图像拼接算法。

基于特征点的图像拼接算法的主要流程是：首先，将参考图片进行预处理，提取参考图片的特征点，同时，将待配图片进行预处理，提取待配准图片的的特征点，然后将参考图片和待配准图片的特征点进行匹配，接下来，计算参数，变换模型，最后进行图像的融合，最终实现了全景图像的拼接，我们发现，在进行图像拼接的时候，特征点的提取非常重要，只要对特征点进行了很好的提取，就能达到很好的匹配效果，这样就提高了图像拼接的质量和速度，如果特征点提取的不够好，产生的误差就会比较大，拼接出来的图片效果就会不尽如人意，所以如何更好的提取特征点，就成了研究图像拼接课题中的热点。

目前有3种比较常见的特征点提取算法。

1 3种常见的特征点提取算法1.1 harris算子harris算子是在1988年提出的。