1  引言

1。1  研究背景和意义

进入新世纪以来，信息技术已经无可置疑的发展成了当今世界上的主导技术，而图像作为人类获取信息的重要来源之一，已经被所有人认为是最简单最直接的信息获取渠道。同时，随着人们生活水平的提高以及科技的飞速发展，人类在各个领域内对于图像观察视角的需求日益增大，但是由于目前各种相机的局限性以及各类超广角镜头昂贵的价格，使得我们在正常的生活中无法满足大部分人对于图像的要求，即既要获得质量较高的图像，又要实现在一幅图像上完整的显示我们所需要的整个场景的信息，因此为了在最短时间最小成本获得更高质量更多信息更广视角的图像，全景拼接技术应运而生[1]。文献综述

这个学科通俗的讲就是为了达到获取分辨率高、视角广的图像的目的，而将摄影器材摄取的多个小视角场景原始图像放到一起，并使用某些相关的算法使这些原始图像更好的拼接到一起。在日常生活的简单拍摄中，很多时候我们需要记录下既清晰又全面的图像，因此普通摄影器材配备的拼接技术已大致可以满足我们的需求。但是在军事预警、遥感图像处理或者航拍领域，尤其近几年来对海面油污的航拍侦察上的需求日益增加，决定了世界各国对于油污泄露问题的紧急应对是否准确有效。因此，考虑到该课题重大的现实意义和科研价值，国内外科研者们都很重视这项技术的研究。

然而在这门学科的研究中，亟待解决的两大困难分别是图像配准和图像融合，而在这其中图像配准技术又是拼接过程的核心环节。所谓图像配准，即通过一系列配准算法的运算，找到原始输入图像之间的相互匹配的对应关系继而进行图像拼接等后续步骤。而基于图像特征的配准方法又具有匹配效率高、准确度高、计算量小等优点。

同时，由于Matlab软件具有完备的图形处理功能，使得在图形处理过程中实现了用户对处理计算结果的可视化，因此该软件在图像处理中的应用也更加广泛和便捷。

1。2  国内外研究现状

1。3  本文的主要工作及其章节安排

本文在基本了解图像拼接相关算法原理的基础上，最终选取了基于Harris角点检测算法作为本文的研究算法。并且通过在Matlab软件上进行程序设计实现算法仿真，对不同情况下的图像进行拼接并分析。论文的章节安排如下：

第一章介绍了图像拼接技术研究的背景和意义，同时阐述了国内外对该技术的研究现状；

第二章列举并且详细的介绍了三种拼接算法的基本原理和优点及其局限性；

第三章完成了Harris角点检测算法的Matlab程序设计，针对不同场景的多幅图像进行图像拼接并对拼接结果进行分析。

2  图像拼接算法原理

目前的图像拼接已经比较完备和成熟，本文在查阅总结相关资料的基础上，将图像拼接大致分为以下几个步骤，分别为：图像的采集、图像的预处理、图像的配准以及图像的融合。其中图像配准和图像融合是该项技术的核心问题以及难点，本文主要就这两方面内容选取相关算法进行阐述和研究。

2。1  基于SIFT（尺度不变特征变换)的拼接算法

Lowe于上世纪末提出了SIFT(scale invariant feature transform)配准算法，并且先后经历了无数次的完善和总结[14]。这种算法利用了图像中的特征点信息，将这些特征点信息利用某些算法来转换为SIFT特征向量然后进行配准和匹配。基于SIFT的配准算法主要步骤如下:来*自-优=尔,论:文+网www.youerw.com

（1）初步确定关键点的位置即符合条件的尺度极值点。将图像与高斯核的卷积定义为图像 的尺度空间,如式 所示: