圖像拼接演算法
『壹』 圖像拼接技術的圖像拼接技術分類
圖像拼接技術主要包括兩個關鍵環節即圖像配准和圖像融合。對於圖像融合部分，由於其耗時不太大，且現有的幾種主要方法效果差別也不多，所以總體來說演算法上比較成熟。而圖像配准部分是整個圖像拼接技術的核心部分，它直接關繫到圖像拼接演算法的成功率和運行速度，因此配准演算法的研究是多年來研究的重點。
目前的圖像配准演算法基本上可以分為兩類:基於頻域的方法(相位相關方法)和基於時域的方法。 基於時域的方法又可具體分為基於特徵的方法和基於區域的方法。基於特徵的方法首先找出兩幅圖像中的特徵點(如邊界點、拐點)，並確定圖像間特徵點的對應關系，然後利用這種對應關系找到兩幅圖像間的變換關系。這一類方法不直接利用圖像的灰度信息，因而對光線變化不敏感，但對特徵點對應關系的精確程度依賴很大。這一類方法採用的思想較為直觀，大部分的圖像配准演算法都可以歸為這一類。基於區域的方法是以一幅圖像重疊區域中的一塊作為模板，在另一幅圖像中搜索與此模板最相似的匹配塊，這種演算法精度較高，但計算量過大。
按照匹配演算法的具體實現又可以分為直接法和搜索法兩大類，直接法主要包括變換優化法，它首先建立兩幅待拼接圖像間的變換模型，然後採用非線性迭代最小化演算法直接計算出模型的變換參數，從而確定圖像的配准位置。該演算法效果較好，收斂速度較快，但是它要達到過程的收斂要求有較好的初始估計，如果初始估計不好，則會造成圖像拼接的失敗。搜索法主要是以一幅圖像中的某些特徵為依據，在另一幅圖像中搜索最佳配准位置，常用的有比值匹配法，塊匹配法和網格匹配法。比值匹配法是從一幅圖像的重疊區域中部分相鄰的兩列上取出部分像素，然後以它們的比值作模板，在另一幅圖像中搜索最佳匹配。這種演算法計算量較小，但精度較低;塊匹配法則是以一幅圖像重疊區域中的一塊作為模板，在另一幅圖像中搜索與此模板最相似的匹配塊，這種演算法精度較高，但計算量過大;網格匹配法減小了塊匹配法的計算量，它首先要進行粗匹配，每次水平或垂直移動一個步長，記錄最佳匹配位置，然後在此位置附近進行精確匹配，每次步長減半，然後循環此過程直至步長減為0。這種演算法較前兩種運算量都有所減小，但在實際應用中仍然偏大，而且粗匹配時如果步長取的太大，很可能會造成較大的粗匹配誤差，從而很難實現精確匹配。
『貳』 急求！圖像拼接演算法代碼
演算法描述
procere ImageMatching
{
輸入FirstImage;
輸入SecondImage;
//獲得兩幅圖象的大小
Height1=GetImageHeight(FirstImage);
Height2=GetImageHeight(SecondImage);
Width1=GetImageWidth(FirstImage);
Width2=GetImageWidth(SecondImage);
// 從第二幅圖象取網格匹配模板
SecondImageGrid = GetSecondImageGrid(SecondImage);
// 粗略匹配，網格在第一幅圖象中先從左向右移動，再從下到上移動，每次移動一個網格間距，Step_Width 或Step_Height，當網格移出重疊區域後結束
y=Heitht1-GridHeight;
MinValue = MaxInteger;
While ( y<Height1-OverlapNumber)//當網格移出重疊部分後結束
{
x=Grid_Width/2; //當網格位於第一幅圖象的最左邊時，A點的橫坐標。
While ( x<(Width1-Grid_Width/2) )
{
FirstImageGrid=GetImgaeGrid(FirstImgaeGrid, x, y);
differ=CaculateDiff(FirstImgaeGrid, SecondImageGrid);//計算象素值差的平
//方和
if (differ<MinValue)
{
BestMatch_x=x;
BestMatch_y=y;
MinValue = differ;
}
x= x+Step_width;
}
y=y-Step_Height;
}
//精確匹配
Step_Width= Step_Width/2;
Step_Height= Step_Height/2;
While ( Step_Height>0 & Step_Width>0)//當水平步長和垂直步長均減為零時結束
{
if(Step_Height==0)//當僅有垂直步長減為零時，將其置為1
Step_Height=1;
If(Step_Width==0) //當僅有水平步長減為零時，將其置為1
Step_Width=1;
temp_x = BestMatch_x;
temp_y = BestMatch_y;
for ( i= -1; i<1; i++)
for( j= -1; j<1; j++)
{
if ((i=0&j!=0)|(i!=0&j=0))
{
FirstImageGrid=GetImgaeGrid(FirstImgaeGrid,
temp_x+i*Step_Width, temp_y +j*Step_Height);
differ=CaculateDiff(FirstImgaeGrid, SecondImageGrid);
if (differ<MinValue)
{
BestMatch_x=x;
BestMatch_y=y;
MinValue = differ;
}
}
}
Step_Height = Step_Height /2;
Step_Width = Step_Width/2;
}
}
不懂的可以問我，相互交流
『叄』 數字圖像的拼接演算法技術研究 也是基於matlab的，要把2副圖合成一幅圖的那種演算法，有提供程序要有圖的
im2=imread(file1);%假定兩圖像大小完全一致
im1=imread(file2);%假定兩圖像大小完全一致
a=size(im1);
im=im1;
im(a(1)+1:2*a(1),:,:)=im2;
imshow(im)
『肆』 ps裡面自動圖像拼接用的是什麼演算法
adobe photoshop cc 2015.5拼接圖像方法是：
1、打開PS，新建適當大小白色背景文件；
2、文件-打開-選擇要拼接的圖片，ctrl+t調整圖片大小、位置；
3、繼續打開圖片，拖進來，調整大小位置，直至布滿這張畫布，合並圖層，完成。
『伍』 判斷兩幅圖像是左右位置的拼接還是上下位置的拼接的演算法
左右拼接的話至少兩次查詢出來的東西是有欄位進行關聯的，可以通過連表查詢或leftjoin進行拼接，如果沒關聯就不能這樣做
『陸』 求MATLAB圖像拼接的代碼，將兩幅圖像拼接成一幅無縫的全景圖像的代碼，謝謝啊！
是直接拼接兩幅圖很容易的啊，要求就是兩幅圖size一致；如果要去除重疊部分的話，就比較難，會要求識別選取，如果直接拼接兩幅圖，不難；而要刪除重疊部分會涉及演算法，比較難。
『柒』 圖像處理系統 基於單目視覺的圖像拼接
單目就是一個攝像頭拍攝，雙目就是用兩個固定相對位置攝像頭的攝像頭拍攝。
單目是相對於圖像的角度與和相機位置而言的。
基於特徵點的拼接是講拼接的方法是利用圖像的特徵點。兩者並不沖突，互為補充。
『捌』 圖像處理演算法問題~~~~分割與拼接
只能給你點提示。以2值化演算法為中心取要分割的部分，再把被分割圖片變成二維數組或一維數組，替換到被加圖片的數組值上就可以了。演算法挺容易的，就是麻煩點，呵呵。
『玖』 高分跪求圖像拼接MATLAB源代碼，基於特徵點，演算法任意
般圖像拼接分為：特徵點提取、特徵點匹配、求解投影矩陣、拼接。
每一步都有比較經典的演算法，就特徵點提取、特徵點匹配而言，比較經典的有SIFT演算法
matlab中文論壇 搜索 「求高手幫忙簡單調試一下圖像拼接的matlab源程序！！
這個圖像拼接的程序是基於特徵點提取的，用的是SIFT演算法，現在已經可以運行到特徵點的提取和匹配，只是到了RANSAC這一步有點問題，但我不懂，相信你舉手之勞就可以幫到我。跪求…… 」
沒法發鏈接地址 你懂的