matlab的图像拼接技术研究
在这个科学技术日新月异的时代，数字图像已然成为了我们生活中不可或缺的一部分，但是人们较难获得到宽视角、大视野、高分辨率的图像。随着智能手机还有数码相机的普及，人们可以更容易的获得到数字图像，再通过适当的图像处理方法改善图像的质量，最终实现图像序列的自动拼接，同样可以获得具有宽视角、大视野、高分辨率的图像。在本次课题研究中，我们在MATLAB开发环境中，利用GUI界面来设计一个能够实现图像拼接的可视化窗口，编写相关代码来实现拼接功能。正文中第一部分介绍了本次研究的目的、意义以及国内外发展现状及内容安排；第二部分介绍了相关算法的理论知识，主要是对图像关键技术图像配准的介绍及MATLAB GUI界面的简介；第三部分介绍了课题研究的开发平台——MATLAB和实验思路；第四部分，对具体的界面设计和实现进行阐述，并分析实验结果。关键词 图像拼接，MATLAB GUI，图像配准，模板匹配法
目 录
1 绪论 1
1.1 课题研究的目的及意义 1
1.2 国内外课题研究现状 1
1.3 本文的研究内容及安排 2
2 相关算法理论 3
2.1 图像配准技术 3
2.1.1 图像配准关键要素 3
2.1.2 图像配准的相似性测度 4
2.1.3 图像配准方法 5
2.2 MATLAN GUI介绍 8
3 MATLAB简介及实验思路 10
3.1 MATLAB软件简介 10
3.2 MATLAB与数字图像处理 10
3.3 实验思路以及实验具体流程 11
3.3.1 实验思路 11
3.3.2 MATLAB图像拼接具体流程 11
4 MATLAB GUI界面设计及实现 11
4.1 GUI界面设计 12
4.1.1 设计思路 12
4.1.2 设计结果 12
4.2 界面功能简介 12
4.3 图像拼接 13
4.3.1 简单的图像拼接 13
4.3.2 基于区域的模板匹配法 13
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
4.3.3 图像质量评价 22
结论 24
致 谢 26
参 考 文 献 27
1 绪论
1.1 课题研究的目的及意义
图像作为信息的一种重要载体，在人们的日常生活中随处可见。随着科学技术的进步，多媒体技术得到了飞速发展，图像处理与人类各个领域的活动联系得越来越密切。与此同时，计算机硬件的提升以及软件的相继完善，也为图像处理的发展创造了良好的条件。如今，数字图像处理在科学研讨、医疗、教育、工业生产、通讯等范畴发挥着重要的作用。
人们生活中会追求图像的清晰度，希望能拍出那种恢弘有气势的场景，但往往因为经济条件的限制，人们很难如愿以偿。随着社会的进步与发展，手机以及数码相机越来越普及，成为人们生活中不可缺少的一部分，人们能更容易获得到图像，再通过电脑或手机软件等设备，来完成图像序列的自主拼接，也可以获得具有超宽视角、大视野、高分辨率的图像。而本次课题研究就可以方便那些经济适用型手持成像硬件设备的人们，特别是广大手机用户。人们出去旅游，没有昂贵的特殊摄像器材，但又想拍摄出恢弘、大气的场景，就可以用手机拍出部分图像，再用图像拼接技术拼出大图，也可以达到预期的效果，经济又方便。
图像拼接(image mosaic)技术能够将拥有相同区域的图像进行匹配对准，也就是所说的配准，经过重新采集样本后进行融合使图像变成较宽的、清晰度高的图像。图像拼接是数字图像处理领域的一个重要的研究方向，在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。
1.2 国内外课题研究现状
图像拼接技术包罗两大关键技术——图像配准、图像融合。其核心部分是图像配准，目的是为了找到具有相同区域的两幅甚至多幅图像间的内联关系，这一关键技术会直接影响拼接过程的效率及拼接结果的好坏。国内外对于图像拼接的论文已有不少已经发表，这些论文中的算法基本可以分成四大类：基于模型的方法、基于变换域的方法、基于灰度相关的方法和基于特征的方法。同时，人们也一直致力于如何提高图像拼接的效率从而减少图像处理的时间。
20世纪70年代，相位相关法被提出，运用傅立叶变换，可以将两幅待配准的图像变更到频域，接着利用互功率谱能够计算出两幅图像间在平移方向上的矢量。1987年，相位相关法得到了改进与完善，扩展相位相关法出现在了人们面前，利用傅立叶变换的性质，即使图像存在平移甚至旋转这些变换，仍能进行图像的配准。基于快速傅立叶变换(FFTbased)的方法，利用极坐标变换和互功率谱，可以对图像进行配准，不论图像是否具有平移、缩放和旋转等变换。相位相关法的优点是计算简便，结果精确，但要求待配准图像之间有较大的相同区域，同时计算的工作量和实用的领域与图像的大小息息相关。除了上面所述方法外，Gabon变换和小波变换更可靠、更契合人眼视觉，同样可以用来进行图像匹配。
图像拼接技术应用最广泛的方法是基于灰度和基于特征的方法这两大类。基于灰度相关的方法是寻找两幅图像的相同区域，然后以相同区域中灰度级的相似性为准绳，找到图像的配准位置。比值匹配法、块匹配法和网格匹配法都是较为常用的算法。
基于特征的方法进行匹配时利用了图像显著特征的对应关系，计算量小，效率好，对于图像的畸变和噪声等具备一定的鲁棒性，但是它匹配结果的好坏很大程度上取决于提取出的特征的品质。
1.3 本文的研究内容及安排
本文的研究工作主要是针对图像拼接的两个关键技术——图像配准和图像融合。重点针对现有基于图像灰度的图像拼接方法，提出一种基于区域的模板匹配法，并结合MATLAB来实现，通过MATLAB的GUI界面对图像拼接进行界面设计及功能实现。
本文利用MATLAB对图像进行拼接处理。共可以分为五个部分，具体安排如下：
第一部分：绪论。介绍基于MATLAB的图像拼接课题研究的目的、意义，以及国内外课题研究现状。
第二部分：相关算法的理论以及MATLAB GUI介绍。主要介绍了图像拼接的图像配准要素及方法。对于配准要素，主要从特征空间、相似性度量、搜索空间、搜索策略四方面进行介绍；对于配准方法，会从基于灰度的方法以及基于特征的方法这两方面展开。还有MATLAB GUI的相关介绍。
第三部分：MATLAB简介及实验思路。主要对MATLAB以及MATLAB与数字图像处理间的联系进行了简单的介绍，同时整理了实验思路和拼接图像的流程。
目 录
1 绪论 1
1.1 课题研究的目的及意义 1
1.2 国内外课题研究现状 1
1.3 本文的研究内容及安排 2
2 相关算法理论 3
2.1 图像配准技术 3
2.1.1 图像配准关键要素 3
2.1.2 图像配准的相似性测度 4
2.1.3 图像配准方法 5
2.2 MATLAN GUI介绍 8
3 MATLAB简介及实验思路 10
3.1 MATLAB软件简介 10
3.2 MATLAB与数字图像处理 10
3.3 实验思路以及实验具体流程 11
3.3.1 实验思路 11
3.3.2 MATLAB图像拼接具体流程 11
4 MATLAB GUI界面设计及实现 11
4.1 GUI界面设计 12
4.1.1 设计思路 12
4.1.2 设计结果 12
4.2 界面功能简介 12
4.3 图像拼接 13
4.3.1 简单的图像拼接 13
4.3.2 基于区域的模板匹配法 13
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
4.3.3 图像质量评价 22
结论 24
致 谢 26
参 考 文 献 27
1 绪论
1.1 课题研究的目的及意义
图像作为信息的一种重要载体，在人们的日常生活中随处可见。随着科学技术的进步，多媒体技术得到了飞速发展，图像处理与人类各个领域的活动联系得越来越密切。与此同时，计算机硬件的提升以及软件的相继完善，也为图像处理的发展创造了良好的条件。如今，数字图像处理在科学研讨、医疗、教育、工业生产、通讯等范畴发挥着重要的作用。
人们生活中会追求图像的清晰度，希望能拍出那种恢弘有气势的场景，但往往因为经济条件的限制，人们很难如愿以偿。随着社会的进步与发展，手机以及数码相机越来越普及，成为人们生活中不可缺少的一部分，人们能更容易获得到图像，再通过电脑或手机软件等设备，来完成图像序列的自主拼接，也可以获得具有超宽视角、大视野、高分辨率的图像。而本次课题研究就可以方便那些经济适用型手持成像硬件设备的人们，特别是广大手机用户。人们出去旅游，没有昂贵的特殊摄像器材，但又想拍摄出恢弘、大气的场景，就可以用手机拍出部分图像，再用图像拼接技术拼出大图，也可以达到预期的效果，经济又方便。
图像拼接(image mosaic)技术能够将拥有相同区域的图像进行匹配对准，也就是所说的配准，经过重新采集样本后进行融合使图像变成较宽的、清晰度高的图像。图像拼接是数字图像处理领域的一个重要的研究方向，在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。
1.2 国内外课题研究现状
图像拼接技术包罗两大关键技术——图像配准、图像融合。其核心部分是图像配准，目的是为了找到具有相同区域的两幅甚至多幅图像间的内联关系，这一关键技术会直接影响拼接过程的效率及拼接结果的好坏。国内外对于图像拼接的论文已有不少已经发表，这些论文中的算法基本可以分成四大类：基于模型的方法、基于变换域的方法、基于灰度相关的方法和基于特征的方法。同时，人们也一直致力于如何提高图像拼接的效率从而减少图像处理的时间。
20世纪70年代，相位相关法被提出，运用傅立叶变换，可以将两幅待配准的图像变更到频域，接着利用互功率谱能够计算出两幅图像间在平移方向上的矢量。1987年，相位相关法得到了改进与完善，扩展相位相关法出现在了人们面前，利用傅立叶变换的性质，即使图像存在平移甚至旋转这些变换，仍能进行图像的配准。基于快速傅立叶变换(FFTbased)的方法，利用极坐标变换和互功率谱，可以对图像进行配准，不论图像是否具有平移、缩放和旋转等变换。相位相关法的优点是计算简便，结果精确，但要求待配准图像之间有较大的相同区域，同时计算的工作量和实用的领域与图像的大小息息相关。除了上面所述方法外，Gabon变换和小波变换更可靠、更契合人眼视觉，同样可以用来进行图像匹配。
图像拼接技术应用最广泛的方法是基于灰度和基于特征的方法这两大类。基于灰度相关的方法是寻找两幅图像的相同区域，然后以相同区域中灰度级的相似性为准绳，找到图像的配准位置。比值匹配法、块匹配法和网格匹配法都是较为常用的算法。
基于特征的方法进行匹配时利用了图像显著特征的对应关系，计算量小，效率好，对于图像的畸变和噪声等具备一定的鲁棒性，但是它匹配结果的好坏很大程度上取决于提取出的特征的品质。
1.3 本文的研究内容及安排
本文的研究工作主要是针对图像拼接的两个关键技术——图像配准和图像融合。重点针对现有基于图像灰度的图像拼接方法，提出一种基于区域的模板匹配法，并结合MATLAB来实现，通过MATLAB的GUI界面对图像拼接进行界面设计及功能实现。
本文利用MATLAB对图像进行拼接处理。共可以分为五个部分，具体安排如下：
第一部分：绪论。介绍基于MATLAB的图像拼接课题研究的目的、意义，以及国内外课题研究现状。
第二部分：相关算法的理论以及MATLAB GUI介绍。主要介绍了图像拼接的图像配准要素及方法。对于配准要素，主要从特征空间、相似性度量、搜索空间、搜索策略四方面进行介绍；对于配准方法，会从基于灰度的方法以及基于特征的方法这两方面展开。还有MATLAB GUI的相关介绍。
第三部分：MATLAB简介及实验思路。主要对MATLAB以及MATLAB与数字图像处理间的联系进行了简单的介绍，同时整理了实验思路和拼接图像的流程。
版权保护: 本文由 hbsrm.com编辑，转载请保留链接: www.hbsrm.com/rwxy/wuli/88.html
