Matlab 图像拼接 GUI
引言：
图像拼接是计算机视觉和图像处理领域的重要问题之一。它可以将多张部分重叠的图像拼接成一张完
整的图像，从而扩大视野，提高图像质量。在本文中，我们将介绍一个基于 Harris 角点、SHIFT 匹
配、RANSAC 匹配对优化以及单映变换等实现的图像拼接 GUI。该 GUI 包含五个模块，分别是系统管
理、角点提取、特征匹配、匹配优化和图像拼接。本软件为成品，仅供参考学习该类问题的图像处理
方法和 Matlab 实现。
1. 系统管理模块
系统管理模块是整个 GUI 的核心模块，它负责对整个图像拼接流程进行控制和管理。用户可以在该模
块中选择要拼接的图像，设置参数以及执行拼接操作。该模块还提供了图像预览和保存功能，方便用
户对拼接结果进行查看和保存。
2. 角点提取模块
角点提取是图像拼接算法的第一步，它主要用于在图像中提取出具有稳定性和唯一性的特征点。在本
模块中，我们使用了著名的 Harris 角点检测算法。该算法通过计算图像中每个像素点的梯度和二阶
矩阵来判断其是否为角点。通过对所有像素点进行角点检测，我们可以得到一组具有较高稳定性的角
点。
3. 特征匹配模块
特征匹配是图像拼接算法的核心步骤之一，它主要用于在多个图像之间寻找相对应的特征点。在本模
块中，我们使用 SHIFT 算法进行特征点匹配。SHIFT 算法通过计算两个特征点之间的欧氏距离来判
断它们是否相对应。通过对所有特征点进行匹配，我们可以得到一组具有较高匹配度的特征点对。
4. 匹配优化模块
匹配优化是图像拼接算法的关键步骤之一，它主要用于剔除匹配错误和离群点。在本模块中，我们使
用 RANSAC 算法进行匹配优化。RANSAC 算法通过随机选择一些特征点对，然后根据单映变换模型计
算其他点的投影位置，最后根据计算结果和阈值来判断匹配的准确性。通过反复迭代，我们可以得到
一组优化后的特征点对。
5. 图像拼接模块
图像拼接是图像拼接算法的最后一步，它主要用于将多个图像进行融合从而得到一张完整的图像。在
本模块中，我们使用单映变换算法进行图像拼接。单映变换通过计算两个图像之间的投影变换矩阵来
实现拼接。通过将所有图像进行逐一拼接，我们最终可以得到一张完整的图像。
结论：
