计算机视觉(五)--图像全景拼接原理及实现_全景图像拼接主要功能实现-程序员宅基地

技术标签: 图像拼接  

一、图像全景拼接的原理

图像全景拼接就是将多张图片(两两间存在一定的重叠部分,可以是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的)拼成一幅无缝的全景图或高分辨率图像的技术。也就是将两幅存在一定重合部分的图像,通过算法(如SIFT)进行特征点匹配从而得到对应点,将这些得到的对应点重合并保留两张图片的未重合部分,就可运行出次两张图片的拼接结果。

1.特征点匹配

本次实验主要采用了SIFT算法进行,之前的博客中有讲SIFT算法的基本原理等,链接:
https://blog.csdn.net/weixin_42104269/article/details/88630089

2.图片匹配

2.1 RANSAC随机一致性采样

RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(可以被模型描述的数据),也包含异常数据(偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据),即数据集中含有噪声。这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产生的。同时RANSAC也假设,给定一组正确的数据,存在可以计算出符合这些数据的模型参数的方法。
基本思想描述如下:
A.首先,考虑一个最小抽样集的势为n的模型(n为初始化模型参数所需的最小样本数)和一个样本集P,集合P的样本数#§>n,从P中随机抽取包含n个样本的P的子集S初始化模型M;
B.余集SC=P\S中与模型M的误差小于某一设定阈值t的样本集以及S构成S*。S可认为是内点集,它们构成S的一致集;
C.若#(S
)≥N,认为得到正确的模型参数,并利用集S采用最小二乘等方法重新计算新的模型M;重新随机抽取新的S,重复以上过程。
D.在完成一定的抽样次数后,若未找到一致集则算法失败,否则选取抽样后得到的最大一致集判断内外点,算法结束。

2.2 Homography透视变换

Homography就是将图像投影到一个新的视平面。
在全景图像拼接的时候,很多图像会由于拍摄角度等问题出现一些方向上的不同步,有时需要将图片进行旋转。而控制这个变换的方式就是通过透视矩阵与原图像的矩阵形式相乘从而得到新的图像矩阵。

PS:因为我现在对这个也没有理解的很清楚,所以写的比较简略,不理解的地方建议多参考其他资料。

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42104269/article/details/88936616

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