图像拼接算法
‘壹’ 图像拼接技术的图像拼接技术分类
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。 基于时域的方法又可具体分为基于特征的方法和基于区域的方法。基于特征的方法首先找出两幅图像中的特征点(如边界点、拐点)，并确定图像间特征点的对应关系，然后利用这种对应关系找到两幅图像间的变换关系。这一类方法不直接利用图像的灰度信息，因而对光线变化不敏感，但对特征点对应关系的精确程度依赖很大。这一类方法采用的思想较为直观，大部分的图像配准算法都可以归为这一类。基于区域的方法是以一幅图像重叠区域中的一块作为模板，在另一幅图像中搜索与此模板最相似的匹配块，这种算法精度较高，但计算量过大。
按照匹配算法的具体实现又可以分为直接法和搜索法两大类，直接法主要包括变换优化法，它首先建立两幅待拼接图像间的变换模型，然后采用非线性迭代最小化算法直接计算出模型的变换参数，从而确定图像的配准位置。该算法效果较好，收敛速度较快，但是它要达到过程的收敛要求有较好的初始估计，如果初始估计不好，则会造成图像拼接的失败。搜索法主要是以一幅图像中的某些特征为依据，在另一幅图像中搜索最佳配准位置，常用的有比值匹配法，块匹配法和网格匹配法。比值匹配法是从一幅图像的重叠区域中部分相邻的两列上取出部分像素，然后以它们的比值作模板，在另一幅图像中搜索最佳匹配。这种算法计算量较小，但精度较低;块匹配法则是以一幅图像重叠区域中的一块作为模板，在另一幅图像中搜索与此模板最相似的匹配块，这种算法精度较高，但计算量过大;网格匹配法减小了块匹配法的计算量，它首先要进行粗匹配，每次水平或垂直移动一个步长，记录最佳匹配位置，然后在此位置附近进行精确匹配，每次步长减半，然后循环此过程直至步长减为0。这种算法较前两种运算量都有所减小，但在实际应用中仍然偏大，而且粗匹配时如果步长取的太大，很可能会造成较大的粗匹配误差，从而很难实现精确匹配。
‘贰’ 急求！图像拼接算法代码
算法描述
procere ImageMatching
{
输入FirstImage;
输入SecondImage;
//获得两幅图象的大小
Height1=GetImageHeight(FirstImage);
Height2=GetImageHeight(SecondImage);
Width1=GetImageWidth(FirstImage);
Width2=GetImageWidth(SecondImage);
// 从第二幅图象取网格匹配模板
SecondImageGrid = GetSecondImageGrid(SecondImage);
// 粗略匹配，网格在第一幅图象中先从左向右移动，再从下到上移动，每次移动一个网格间距，Step_Width 或Step_Height，当网格移出重叠区域后结束
y=Heitht1-GridHeight;
MinValue = MaxInteger;
While ( y<Height1-OverlapNumber)//当网格移出重叠部分后结束
{
x=Grid_Width/2; //当网格位于第一幅图象的最左边时，A点的横坐标。
While ( x<(Width1-Grid_Width/2) )
{
FirstImageGrid=GetImgaeGrid(FirstImgaeGrid, x, y);
differ=CaculateDiff(FirstImgaeGrid, SecondImageGrid);//计算象素值差的平
//方和
if (differ<MinValue)
{
BestMatch_x=x;
BestMatch_y=y;
MinValue = differ;
}
x= x+Step_width;
}
y=y-Step_Height;
}
//精确匹配
Step_Width= Step_Width/2;
Step_Height= Step_Height/2;
While ( Step_Height>0 & Step_Width>0)//当水平步长和垂直步长均减为零时结束
{
if(Step_Height==0)//当仅有垂直步长减为零时，将其置为1
Step_Height=1;
If(Step_Width==0) //当仅有水平步长减为零时，将其置为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;
}
}
不懂的可以问我，相互交流
‘叁’ 数字图像的拼接算法技术研究 也是基于matlab的，要把2副图合成一幅图的那种算法，有提供程序要有图的
im2=imread(file1);%假定两图像大小完全一致
im1=imread(file2);%假定两图像大小完全一致
a=size(im1);
im=im1;
im(a(1)+1:2*a(1),:,:)=im2;
imshow(im)
‘肆’ ps里面自动图像拼接用的是什么算法
adobe photoshop cc 2015.5拼接图像方法是：
1、打开PS，新建适当大小白色背景文件；
2、文件-打开-选择要拼接的图片，ctrl+t调整图片大小、位置；
3、继续打开图片，拖进来，调整大小位置，直至布满这张画布，合并图层，完成。
‘伍’ 判断两幅图像是左右位置的拼接还是上下位置的拼接的算法
左右拼接的话至少两次查询出来的东西是有字段进行关联的，可以通过连表查询或leftjoin进行拼接，如果没关联就不能这样做
‘陆’ 求MATLAB图像拼接的代码，将两幅图像拼接成一幅无缝的全景图像的代码，谢谢啊！
是直接拼接两幅图很容易的啊，要求就是两幅图size一致；如果要去除重叠部分的话，就比较难，会要求识别选取，如果直接拼接两幅图，不难；而要删除重叠部分会涉及算法，比较难。
‘柒’ 图像处理系统 基于单目视觉的图像拼接
单目就是一个摄像头拍摄，双目就是用两个固定相对位置摄像头的摄像头拍摄。
单目是相对于图像的角度与和相机位置而言的。
基于特征点的拼接是讲拼接的方法是利用图像的特征点。两者并不冲突，互为补充。
‘捌’ 图像处理算法问题~~~~分割与拼接
只能给你点提示。以2值化算法为中心取要分割的部分，再把被分割图片变成二维数组或一维数组，替换到被加图片的数组值上就可以了。算法挺容易的，就是麻烦点，呵呵。
‘玖’ 高分跪求图像拼接MATLAB源代码，基于特征点，算法任意
般图像拼接分为：特征点提取、特征点匹配、求解投影矩阵、拼接。
每一步都有比较经典的算法，就特征点提取、特征点匹配而言，比较经典的有SIFT算法
matlab中文论坛 搜索 “求高手帮忙简单调试一下图像拼接的matlab源程序！！
这个图像拼接的程序是基于特征点提取的，用的是SIFT算法，现在已经可以运行到特征点的提取和匹配，只是到了RANSAC这一步有点问题，但我不懂，相信你举手之劳就可以帮到我。跪求…… ”
没法发链接地址 你懂的