sift.rar 图像处理sift算法 matlab程序

close all;clear;clc; %以下是初始化 nTOTAL=38+32+35+37+30; %需要拼接的图片总数 具体数值见论文2.1 nMAX=[38;38+32;38+32+35;38+32+35+37;38+32+35+37+30]; %各列终点图像的编号索引值 具体数值见论文2.1 imgout=zeros(40000,25000,3,'uint8'); %初始化拼接结果图(带拼接图片均将粘贴到此张量的合适位置) M=3648; %初始化图片尺寸 高 N=5472; %初始化图片尺寸 宽 X0_img1=16000; Y0_img1=36000; img1=imread('DJI_0142.JPG'); %加载第一张图 （10m图像第一张是0142，15m图像第一张是0955） light=zeros(nTOTAL,1); light(1)=mean(mean(rgb2gray(img1))); imgout(Y0_img1:Y0_img1+M-1,X0_img1:X0_img1+N-1,:) = img1; %第一张图直接粘贴到结果图 record=zeros(nTOTAL,2); record(1,:)=[X0_img1,Y0_img1]; %第一张图计算sift SHRINK=3; des=cell(1,nTOTAL); loc=cell(1,nTOTAL); [des{1}, loc{1}] = sift(rgb2gray(img1(1:SHRINK:M,1:SHRINK:N,:))); for c=1:3 loc{1}(:,c)=SHRINK*loc{1}(:,c); end figure,imshow(imgout); %显示图像 %下面是循环拼接过程 collumn=1; % collumn用来记忆拼接到第几列了（collumn=1~5） for i=1:nTOTAL-1 if nMAX(collumn)<i+1 img_first=imgout; collumn=collumn+1; end %读取下一个图像 注意：15m图像序号不连续（0999接0001），这部分要改一下代码 img_name=['DJI_0' num2str(i+142) '.JPG']; img2=imread(img_name); % if mod(collumn,2)==0 % img2=rot90(img2,2); % end SHRINK=3; while SHRINK<=5 [des{i+1}, loc{i+1}] = sift(rgb2gray(img2(1:SHRINK:M,1:SHRINK:N,:))); %将loc的坐标、尺度增大SHRINK倍还原 for c=1:3 loc{i+1}(:,c)=SHRINK*loc{i+1}(:,c); end if size(loc{i+1},1)<=10000 break; else SHRINK=SHRINK+1; end end %利用sift变换后的信息码找到图像特征点 %lastIndex是与当前图做match的图像的索引。第一列图像为竖向match， %所以lastIndex为上一张图，其他列图像与前一列同行图像match，所以lastIndex指向当前图像左（右）边的图像 if collumn==1 lastIndex=i; [matchLoc1, matchLoc2] = siftMatch(des{lastIndex}, loc{lastIndex},des{i+1},loc{i+1}); else if collumn >2 s=nMAX(collumn-2)+1; else s=1; end lastIndex=nMAX(collumn-1); while lastIndex>=s if abs(lastIndex-(nMAX(collumn-1)-round((i+1-nMAX(collumn-1)))))>=2 lastIndex=lastIndex-1; continue; end [matchLoc1, matchLoc2] = siftMatch(des{lastIndex}, loc{lastIndex},des{i+1},loc{i+1}); if size(matchLoc1,1)>=10 break; end lastIndex=lastIndex-1; end if lastIndex<s %找不到当前图像左右两侧匹配度足够高的参照图象，就把上一张图当作它的参照图象 lastIndex=i; [matchLoc1, matchLoc2] = siftMatch(des{i}, loc{i},des{i+1},loc{i+1}); end end % 利用 RANSAC 算法找到单应性矩阵（homography matrix）和内点 [H, corrPtIdx] = findHomography(matchLoc2',matchLoc1'); pts1=matchLoc1'; pts2=matchLoc2'; pts1=pts1(:,corrPtIdx);%取出内点 pts2=pts2(:,corrPtIdx); dist1=pts1';%格式转回 dist2=pts2'; record(i+1,:)=record(lastIndex,:)+round(dist1(1,:)-dist2(1,:)); %保存各个图像的绝对位置 %亮度调整 light(i+1,1)=mean(mean(rgb2gray(img2))); if collumn>1 if mod(i-nMAX(collumn-1),2)~=0&&i~=nMAX(collumn)-1 %每隔1张图拼一次 img1=img2; %轮替下标 continue; end elseif mod(i,2)~=0&&i~=nMAX(collumn)-1 %每隔1张图拼一次 img1=img2; %轮替下标 continue; end %亮度调整 if collumn==1 img2(:,:,:)=round(img2(:,:,:)*(light(i-1,1)/light(i+1,1))); else img2(:,:,:)=round(img2(:,:,:)*(light(nMAX(collumn-1)-round((i+1-nMAX(collumn-1))*(nMAX(collumn-1)/nMAX(collumn)))+1)/light(i+1))); end %图像重合部分比例计算，以求达到渐变效果，使得图像融合更加自然 imgNext=img2; %将要被贴到结果图上的图像（当前图） mergeRatio=500; for j=1:M for k=1:N if imgout(record(i+1,2)+j-1,record(i+1,1)+k-1,2)<30||min([j,k,M-j,N-k])>mergeRatio continue; end D=1-min([j,k,M-j,N-k])/mergeRatio;% 距离权重 imgNext(j,k,:) = D*imgout(record(i+1,2)+j-1,record(i+1,1)+k-1,:)+(1-D)*imgNext(j,k,:); end end %粘贴操作 imgout(record(i+1,2):record(i+1,2)+M-1,record(i+1,1):record(i+1,1)+N-1,:)=imgNext(:,:,:); % figure;imshow(imgout); %显示图像 %以下是更新轮替下标 img1=img2; end