图像拼接算法，图像拼接算法实验报告——

本文目录一览：

• 1、基于鱼眼相机的图像拼接算法
• 2、基于Surf+GTM的图像配准和拼接算法matlab仿真
• 3、谷歌推出高质量360度视频拼接算法:基于视图插值的光流

基于鱼眼相机的图像拼接算法

基于鱼眼相机的图像拼接算法通过畸变修正、几何对齐、特征匹配和透视变换等步骤，实现多视角图像的无缝拼接，核心原理是利用单应性矩阵统一视角并优化矫正。 图像采集与畸变修正鱼眼镜头因视角≥180度会产生强烈桶形畸变，需先通过离线标定或自标定算法（如张正友标定法）计算畸变参数，对原始图像进行几何校正。

图像预处理 畸变校正鱼眼镜头存在桶形或枕形畸变，需先通过畸变校正算法（如基于径向畸变模型）修正图像，恢复直线的正常形态，为后续特征匹配提供准确基础。 亮度与对比度调整因拍摄时光照或相机参数差异，需对图像进行亮度均衡、对比度匹配，减少拼接后图像的亮度突变。

在得到四个鱼眼相机校正后的图像和投影变换矩阵后，需要进行图像拼接融合处理。拼接方法：根据投影变换矩阵，将四个图像转换到同一坐标系下，并进行拼接。在拼接过程中，需要处理图像之间的重叠区域，以确保拼接后的全景图无缝且自然。

图5：EfficientLoFTR拼接结果（接缝平滑）技术局限性与适用场景依赖算子复杂性：模型中部分自定义算子需手动转换为ONNX格式，对部署环境要求较高。小众方向特性：相比目标检测等主流CV任务，图像配准领域的改进工作较少，EfficientLoFTR的优化方向具有针对性。推荐使用场景：双鱼眼相机全景拼接。

AVM系统的基本构成 AVM系统主要由车身周围的4路鱼眼相机组成，这些相机分别位于车辆的前、后、左、右四个方向。这些鱼眼相机具有广角拍摄能力，能够捕捉到车辆周围的画面。通过AVM系统的处理，这些画面会被拼接成一个完整的鸟瞰图，从而帮助驾驶员全面了解车辆周围的环境。

投影变换：利用标定后的四路鱼眼相机图像，通过投影变换算法，将图像投影到鸟瞰图上，实现不同视角的融合。拼接融合：将经过投影变换的鸟瞰图进行拼接，处理重叠区域，确保图像平滑过渡，避免伪影现象。基于光流的鸟瞰图微调：对拼接融合后的鸟瞰图进行微调，优化视觉效果，特别是在重叠区域，提高整体一致性。

基于Surf+GTM的图像配准和拼接算法matlab仿真

1、基于Surf+GTM的图像配准和拼接算法的MATLAB仿真实现主要包括以下步骤：SURF特征点提取：核心思想：利用Hessian矩阵和二阶高斯滤波器计算图像中每个像素的Hessian矩阵行列式值图像拼接算法，识别特征点。实现方法：通过高斯滤波器对原始图像进行预处理图像拼接算法，加快计算速度，并确保特征点的尺度不变性。

2、提取检测子：在两张待匹配的图像中寻找那些最容易识别的像素点（角点），比如纹理丰富的物体边缘点等。提取描述子：对于检测出的角点，用一些数学上的特征对其进行描述，如梯度直方图，局部随机二值特征等。

3、基于特征的图像拼接：通过提取图像中的特征（如角点、边缘、轮廓等）来进行匹配。这种方法可以进一步细分为基于底层特征的图像拼接和基于轮廓的图像拼接。基于底层特征的拼接：包括基于Harris角点检测器的拼接、基于FAST角点检测器的拼接、基于SIFT特征检测器的拼接以及基于SURF特征检测器的拼接。

谷歌推出高质量360度视频拼接算法:基于视图插值的光流

1、谷歌在2015年推出Jump，简化了从拍摄到播放的VR视频制作流程。Jump Assembler借助成熟的计算视觉算法和谷歌数据中心的计算力量，可在沉浸式3D 360度视频中实现清晰逼真的图像拼接结果。此次谷歌为Jump Assembler带来新选项，支持采用基于多视图三维重建的全新高质量拼接算法。