2。3。4  空间变换 9

2。4  图像融合 12

3  基于相位相关的图像拼接 15

3。1  相位相关算法 15

3。1。1  平移 15

3。1。2  旋转 16

3。1。3  尺寸缩放 17

3。2  仿真实验结果及分析 19

4  基于尺度不变特征点的图像拼接 23

4。1  特征点的提取与匹配 23

4。2  图像配准 25

4。3  图像融合 26

4。4  仿真实验的结果及分析 27

结  论 31

致  谢 33

参 考 文 献 34

1  引言（或绪论）

1。1  研究的背景与意义

在生活中我们都是使用普通的相机去拍摄照片，我们需要通过调节相机的焦距去选择想要拍摄场景的大小。一般来说，相机的焦距被调节的越小，所获取的图像视野就越宽广，但是这种做法往往又会牺牲图像的分辨率，导致图像的分辨率降低。为了解决这类问题并获取清晰的全景图像，在设备准许的条件下可以使用全景相机和广角镜头，但是由于这些设备的价格都比较昂贵，而且需要专业人士来操作，所以不适合普遍推广使用。因此，图像拼接作为图像处理方面新兴的研究热门，成功地为人们获得高清晰度的全景图像提供了有效的解决方法。论文网

图像拼接（Image Mosaics）即是先获取要拍摄场景的数幅图像，然后将有重叠部分的图像通过一些方法拼成一幅大型的无缝高清晰图像。能实现图像拼接的方法有很多种，比如可以使用Photo shop等软件在计算机上对图像进行手动处理，但是使用手动拼接所获得的拼接效果并不能达到所要求的理想效果，拼接后图像间缝合线就不能有效的消除。因此，随着计算机技术不断地前进，数字图像拼接技术兴起并不断成长，为图像拼接提高了一个全面有效的方法[1]。本课题的研究就是基于Matlab平台来实现图像拼接的，使用Matlab进行处理不仅大大减少了所需的工作量，运作简便，而且能有效地提高图像拼接效果。与此同时，此类技术的产生也使得导航、医学分析等多个领域的研究获得了充分的发展。

因此，本课题所研究的内容对现实生活具有十分重要的价值和意义。

1。2  研究现状

1。2。1  国内外发展现状

1。2。2  图像拼接方法分类

1。3  本课题研究的主要内容

    本论文开头介绍了图像拼接的研究背景、意义及其现状，概括了实现图像拼接的总体思路以及整体流程中的几个关键环节。然后，围绕现今较为先进的两种图像拼接算法，即基于相位相关度法的图像拼接和基于尺度不变特征点（SIFT算法）的图像拼接，不仅从理论层次上进行阐述，而且通过Matlab平台进行仿真实验加以验证算法的准确性。

2  图像拼接的实现过程

2。1  基本流程

图像拼接技术虽然已经研究多年，出现的拼接方法也多种多样，不同的方法有自己特定的算法和相应的步骤，但是总的来说，每种算法大致可以概括为以下过程：（如图1所示）