图像拼接设计文档
一 设计概述
用 matlab 来实现一个图片 S 的分割，以及接着拼接为新图像 S'.通过计算信噪比来分析次品
结算法的可行性。
二 设计流程
1 分割：读入一幅图像 S,把它分割成两个有交集的子图像 S1,S2.
2 配准：
（1）特征点的检测：用经典的 Harris 角点检测器来完成这个步骤。
R = detM - k ( traceM )^ 2
，
根据
R
的数值大小，和阈值的比较来确定这个点是否是我们所求的特征点。
说明：a M 是一个二维矩阵，
detM = G*[Ix^2 ·Iy^2- ( Ix ·Iy )^ 2]
TraceM=G*[Ix^2-Iy^2]
其中G是高斯滤波函数,对于图像的一阶导数Ix,Iy用掩模来数字化近似。
b 阈值的设定：可以通过在方法使其在计算的过程中自动调节，已达到比较满意的数
值。
（2）特征点的匹配：取每个角点的邻域（M*M)大小的相关窗，对每个 S1 中的角点，计
算其相关窗和每一个 S2 中的角点相关窗的相关系数，然后最大值所对应的位置点，就是其
在 S2 中的匹配点。
（3）
通 过
匹 配
的 角
点 计
算 平
移参量，然后根据平移参量移动 S2,使其能都用于直接和 S1 叠加。
相关系数：
3 图像的拼接：用的是一种加权平均的融合方法。
f1(x, y) , (x, y) ∈ f1
d1f1(x, y) +d2f2(x, y) (x, y) ∈ (f1 ∩ f2 )
f2(x, y) (x, y) ∈ f2
三：预计输入输出：
输入：一幅图像 S,"lena.bmp".
输出：四幅图像 S,S1"Lena1.Bmp",S2"Lena2.Bmp",S'"Lena'.Bmp".其中 S1,S2 是由
图像 S 分割而成，S'由 S1,S2 拼接而成。
四：计算结果
通过对峰值信噪比的计算，检验这种拼接算法的优劣情况。
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