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图像拼接的调研报告

1.图像拼接的意义和国内外研究现状

1.1 意义

图像拼接（image mosaic）技术是将一组相互间存在重叠部分的图像序列进行空间配准，

经重采样融合后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的

技术。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、

遥感图像分析、计算机图形等领域有着广泛的应用价值。

图像拼接技术一个日益流行的研究领域，是虚拟现实、计算机视觉、计算机图形学和图

像处理等领域的重要研究课题，在宇宙空间探测、海底勘测、医学、气象、地质勘测、军事、

视频压缩和传输、视频的索引和检索、物体的3D 重建、军事侦察和公安取证、数码相机的

超分辨率处理等领域都有广泛的应用。因此，图像拼接技术的研究具有很好的应用前景和实

际应用价值。

1.2 国内外研究现状。

关于图像拼接的方法国内外已有不少的论文发表，其算法大致可分为基于模型的方法，

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，而如何提高图像拼接的效率，

减少处理时间和增强拼接系统的适应性一直是研究的重点。

① 基于模型：

1996 年，微软研究院的 Richard Szeliski 提出了一种 2D 空间八参数投影变换模型，采

用 Levenberg-Marquardt 迭代非线性最小化方法（简称 L-M 算法）求出图像间的几何变换参

数来进行图像配准。这种方法在处理具有平移、旋转、仿射等多种变换的待拼接图像方面效

果好，收敛速度快，因此成为图像拼接领域的经典算法，但是计算量大，拼接效果不稳定。

2000 年，Shmuel Peleg 等人在 Richard Szeliski 的基础上做了进一步的改进，提出了自

适应图像拼接模型，根据相机的不同运动而自适应选择拼接模型，通过把图像分成狭条进行

多重投影来完成图像的拼接。这一研究成果推动了图像拼接技术的进一步的发展，从此自适

应问题成为图像拼接领域新的研究热点。

匹兹堡大学的 Sevket Gumustekin 对消除在固定点旋转摄像机拍摄自然景物时形成的透

视变形和全景图像的拼接进行了研究。通过标定摄像机来建立成像模型，根据成像模型将捕

获到的图像投影到同一的高斯球面上，从而得到拼接图像。这种方法拼接效果好、可靠性高，

但是要求对摄像机进行精确的标定，同时要求摄像机透镜本身的畸形参数引起的图像变形可

以忽略不计。

② 基于变换域：

1975 年，Kuglin 和 Hines 提出了相位相关法，利用傅里叶变换将两幅带配准的图像变

换频域，然后利用互功率谱直接计算出两幅图像间的平移矢量。

1987 年，De Castro 和 Morandi 提出了扩展相位相关法，利用傅里叶变换的性质能够实

现具有旋转和平移变换的图像的配准。随着快速傅里叶变换算法的提出以及信号处理领域对

傅里叶变换的成熟应用，Reddy 和 Chatterji 提出了基于快速傅里叶变换（FFT-based）的方

法，利用极坐标变换和互功率谱，对具有平移、旋转和缩放变换的图像都能够实现精确配准。

相位相关法计算简单精准，但要求待配准图像之间有较大重叠比例，同时计算量和适用

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海拔太高太耀眼

2022-12-22

总算找到了想要的资源，搞定遇到的大问题，赞赞赞！
m0_74851883

2022-11-08

资源是宝藏资源，实用也是真的实用，感谢大佬分享~

G11176593

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