3。1 基于区域的配准 8

3。2 基于特征的配准 10

4  图像融合 14

4。1 平均值法 14

4。2 加权平滑法 14

4。3 本文采取的是加权平滑融合算法 15

5  图像拼接程序的实现 17

5。1 软件开发工具的介绍 17

5。2 需求分析 17

5。3 功能流程图 17

5。4 界面与成果 19

6  总结与展望 24

6。1 图像拼接的总结 24

6。2 图像拼接的展望 24

致   谢 26

参 考 文 献 27

1  引言

图像拼接技术被定义为通过对一组具有互相重叠区域的图像进行配准从而合成一幅视觉更宽，完整度更高，真实度更真的新图像甚至是全景图的一种技术。这里通过先给出技术的定义来反过来理解其应用领域。该技术在摄影拍照、医疗图像、机器人视觉、航空航天、虚拟现实等方面具有重大的研究价值[1]。论文网

在摄影拍照中，由于受限于拍摄设备的视觉，又或者受限于所拍摄对象的地理位置，使得只能拍到一组部分图像，即使图像基本整体拍下也会因为聚焦问题而显得模糊不清，尤其是图像边缘，而这时候若是利用图像拼接技术，便只需要拍出一组超清晰的小视觉图像便能合成一幅超清晰的超宽视觉的大图像，对于平常生活里的拍照等来说，这样不仅降低了摄像的难度要求，也降低了成本。

在医疗图像中，由于医疗的特殊性，它不仅需要显微镜下的极尽细节的图像，而且需要得到整体的图像，以此才能得出更好更有利于医疗的决策。尤其是对较大身体区域的图像的获取，得借力于图像拼接技术。

在机器人视觉方面，双目视觉明显优于单目视觉，这样机器人的视野会更加的宽阔，进一步的机器人的行动也将得到更多的图像信息的有利协调，而图像拼接是双目视觉实现的技术前提。

在航空航天中，通过对人造卫星对于同一区域的一组拍摄图像进行图像拼接，便能够获得该区域最真实的地理位置样貌，从而最大程度地了解各星系的样貌。

最后，在当下炙手可热的虚拟现实研究中，图像拼接是其中的关键技术之一，助力于在虚拟空间中三维模型各点的全景图的形成，便相当于人站立于其中环视一周。

1。1 图像拼接的现状

1。2 图像拼接的流程

图像拼接技术由三部分组成，分别是图像的预处理、配准以及融合。图像拼接技术主要包括图像配准和图像融合两个关键环节。图像配准是图像拼接的核心部分，其目标是找出对齐的两幅或多幅重叠图像之间的运动情况，图像配准直接关系到图像拼接算法的成功率和运行速度。图像融合技术是用来消除由于几何校正、动态的场景或光照变化引起的相邻图像的强度或颜色不连续问题，将两幅经过匹配确定出重叠区域的图像合并为一幅无缝图像。图1。1粗略地描绘了下图像拼接流程。文献综述

 图像拼接基本流程

图像预处理包括对图像几何畸变进行校正和图像噪声点的尽量消除，在参考图像与待拼接图像若有较为明显的畸变，或者在图像质量较差的条件下进行拼接，如果又不曾做图像预处理，那么很有可能出现许多没必要的匹配失误。图像预处理目的是为图像配准做好充分准备，保证图像质量符合图像配准的最低要求，该步骤难点在于如何几何校正和去噪声处理，直到质量达标[5]。