【正文】 元素。 圖像拼接的 GUI 設計實現(xiàn) 圖形用戶界面（ GUI）設計，是為了方便演示最后的設計成果，以下是設計過程： 首先：打開 File 菜單中的 New 子菜 單，在選擇其中的 GUI 命令，在打開的對話框中選擇 Blank GUI 命令， 其次：在其出現(xiàn)的窗口中，添加 Push Button、 Static Text、 Axes 控件， Static Text控件是添加注釋文本，對圖形，整體進行文字說明，例如：參考圖像、角點檢測、My GUI Design 等。units39。) II=imread(39。visible39。cdata39。 圖像拼接的質(zhì)量主要依賴于圖像的配準精度。)。 fx1 = [2 1 0 1 2]。 %y 方向濾波 Ix3 = Ix1.^2。 %產(chǎn)生 7*7 的高斯窗函數(shù)， sigma=2 Ix3 = filter2(h1,Ix3)。 %圖像中最大的 R 值 for i = 1:height1 for j = 1:width1 M1 = [Ix3(i,j) Ixy1(i,j)。 t1 = 0。amp。amp。imshow(II1)。)。 Iy2 = filter2(fy2,I2)。,[7 7],2)。 R2max = 0。 end。 R2(i,j) R2(i1,j+1) amp。 R2(i,j) R2(i+1,j) amp。 t2 subplot(122)。r.39。 for k=t14:t1 for r=1:3 i=posc1(k)。 if d2(ii,jj,k)dd dd=d2(ii,jj,k)。jj=posr2(r)。 Y2(2,1)=ii。 plot(X1(2,1),Y1(2,1),39。)。 Y239。 Y1 ]。 0 0 1]。 % = size(Yp) % do backwards transform (from out to in) X = T \ [ Xp(:) Yp(:) ones(wp*hp,1) ]39。 % red Ip(:,:,2) = interp2(II2(:,:,2), xI, yI, 39。 % show the result figure。 。 % blue % offset and copy original image into the warped image offset = round( [ min( [ cp(1,:) 0 ] ) min( [ cp(2,:) 0 ] ) ] )。*bilinear39。 % min y : max y [Xp,Yp] = ndgrid(Xpr,Ypr)。 東北石油大學本科生 畢業(yè)設計（論文） 27 % construct transformation matrix (T) T = [a b tx 。 0 0 1 1 ]39。)。 subplot(122),imshow(II2),hold on plot(X2(1,1),Y2(1,1),39。*r39。amp。 dd=10^10。 for k=t14:t1 東北石油大學本科生 畢業(yè)設計（論文） 26 for r=1:3 ii=posc2(r)。 R1m=0。 hold on。 end。 R2(i,j) R2(i+1,j1) amp。 R2(i,j) R2(i1,j) amp。 if R2(i,j)R2max* R2(i,j)=0。 result2 = zeros(height2,width2)。 h2= fspecial(39。1。 plot(posr1,posc1,39。 [posc1, posr1] = find(result1 == 1)。amp。amp。 end end。 %記錄角點位置，角點處值為 1 R1 = zeros(height1,width1)。gaussian39。2]。 %讀入待配準圖像 [H2 W2 D2] = size(II2)。 II1 = imread(39。 (2)對于 Harris 角點檢測算子檢測出的角點，先進行粗略篩選，剩余較少數(shù)量的角點， 再 進行細致篩選，選出兩對精確匹配的角點對。)。off39。 uistack(ha,39。為了顏色不單調(diào)，避免 GUI 的整體背景單一顏色化，采用添加一個模塊，把 GUI的整體背景用程序更改成想要的圖片，以便觀看效果清晰，舒服。在選中對象的前提下，單 擊 鼠標右鍵，會彈出一個 快捷菜單，可以從中選擇某個子菜單進行相應的操作。選擇不同的 GUI 設計模板時，在 GUI 設計窗口中顯示的結果是不一樣的。 MATLAB 軟件的用戶界面窗口，包括命令窗口、工作 空 間窗口、當前目錄窗口、 命令歷史窗口 和啟動平臺窗口。利用 MATLAB 高層繪圖操作，用戶不需過多的考慮繪圖細節(jié)，只需給出一些基本參數(shù)就能繪制所需圖形。程序代碼詳見附錄， MATLAB 仿真結果顯示如 圖 32 所示： 東北石油大學本科生 畢業(yè)設計（論文） 13 i m a g e r e g i s t r a t i o n100 200 300 400 500 600 700 800100200300400500600 圖 32 圖像拼接 ——全景顯示圖 本章小結 本章的工作是對圖像配準和圖像拼接的掌握，對圖像配準的方法的理解，尤其是基于特征中的基于點特征的配準算法的理解，總結出圖像配準和圖像拼接的原理。圖像變換前在圖像空間，變換后在參數(shù)空間，將笛卡爾坐標系（圖像空間 ）中的線變換成斜率 —— 截距坐標空間中的點，或極坐標（參數(shù)空間）中的點，即原始圖像中給定性質(zhì)的曲線或直線上的所有點都集中到參數(shù)空間的某個點上形成峰值?；诰€特征的圖像配準算法能夠有效地解決這個缺陷，以下介紹兩種基于線特征的算法： (1)局部邊緣連接算法 東北石油大學本科生 畢業(yè)設計（論文） 11 鏈碼描述子是一種典型的局部邊緣連接算法，它在一個局部領域內(nèi)進行連接操作，包括標注和連接兩步。 在基于點特征的圖像配準算法中，特征點通常選取的是圖像中易于確定的特殊點，比如角點、直線交叉點、 T 型交匯點、高曲率點，以及特定區(qū)域的中心、重心等。對于不同特征的圖像，選擇圖像中容易提取，并能夠在一定程度上代表待配準圖像相似性的特征作為配準依據(jù)。 通過圖像配準提取出參考圖像和待拼接圖像中的匹配信息，利用各種算子找出待拼接圖像中特征點在參考圖像中所對應的位置，尋找最佳匹配，進而確定兩幅圖像的變換關系。 根據(jù)本節(jié)對各類算子的研究，分析，總結出算子的優(yōu)點和缺點 [11]，如表 21所示 ： 表 21 各類角點檢測算法的比較表 算法 優(yōu)點 缺點 Harris 角點檢測 算法 計算簡單，魯棒性，穩(wěn)定性較高。 常用角點檢測算法比較 Harris 角點檢測算法是基于圖像的灰度自相關函數(shù)的一種算法，該算法直接從原始圖像中檢測特征點，能夠在圖像發(fā)生灰度變化、旋轉(zhuǎn)和干擾噪聲等情況下檢測興趣點。在以像素 ),( nm 為中心的 ww? 的圖像窗口中，相鄰 4 個方向像素灰度差的平方和為： ???? ??? ??1 2,1,1 )(kki nimnim ggV （ 27） ???? ?????? ?? 1 21,1,2 )(k ki iniminim ggV （ 28） ???? ??? ?? 1 21,3 )(k ki inminm ggV （ 29） ???? ?????? ?? 1 21,1,4 )(k ki iniminim ggV （ 210） 式中： )2/int(wk ? 。對于圖像配準來說，由于兩幅圖像中共同特征往往是大而強的邊緣信息，根據(jù)小波變換能夠反映圖像的階躍型邊緣突變點的性質(zhì)，可以利用小波變換提取用于圖像配準的特征點。參考圖像 待拼接圖像 圖像預處理 圖像預處理 檢測角點，篩選合適的角點對（一般為兩對） 利用角點對，線性插值拼接，實現(xiàn)全景顯示 東北石油大學本科生 畢業(yè)設計（論文） 3 第 2 章 角點檢測及 MATLAB 實現(xiàn) 角點定義 圖像匹配的算子，主要是用來提取兩幅配準圖像中的角點。 2021 年，葛仕明、程義民、曾丹、 何兵兵提出的基于稀疏特征匹配和變形傳播的無縫拼接，在該領域取得了巨大突破 [6]。 目前 ， 圖像拼接技術研究的一個重要意義就是使我們能夠利用廉價的成像設備采集圖像，而后利用圖像處理算法對圖像失真進行校正，并完成圖像的自動拼接，這樣就解決了圖像在高分辨率和寬視野二者之間的矛盾，使我們利用普通數(shù)碼相機和計算機就能得到所需的圖像。針對基于特征的角點檢測算法，詳細介紹了 Harris 角點檢測算法。闡明了現(xiàn)有配準方法的工作原理， 并對常用的各種經(jīng)典算法的優(yōu)點和不足進行了比較總結。 圖像拼接的意義 圖像配準是圖像融合的基礎 ， 而且圖像配準算法的計算量一般非常大 ， 因此圖像拼接技術的發(fā)展很大程度上取決于圖像配準 技術的創(chuàng)新。 隨著人 們對圖像拼接算法研究的深入，逐漸將稀疏分解矩陣引入圖像拼接領域 [5]。因此，實現(xiàn)精確、穩(wěn)定、 快速圖像匹配算法有利于對視覺信息后續(xù)處理 研究。 小波變換算子 小波變換算子 [8]可以非常有效地用于信號的多分辨率局部分析 ， 它已經(jīng)被成功的用于許多圖像分析領域。其提取點特征的步驟為： (1)計算各像元的興趣值 IV（ Interest Value）。 (5)選取極值點 以權值 w 為依據(jù)，選擇極值點，即在一個適當窗口中選擇 w 最大的待選點，而去掉其余的點。它們提取的特征點較 強的依賴于局部灰度信息，其適應性較差而且計算量較大，因此，它們 逐步被基于小波變換算子所代替。 東北石油大學本科生 畢業(yè)設計（論文） 9 第 3 章 圖像配準與拼接算法研究 圖像配準是圖像處理的基本任務之一，用于將不同時間、不同傳感器、不同視角及不同的拍攝條件下獲取的兩幅或者多幅圖像進行匹配?；谔卣鞯膱D像配準是配準中最常見的方法。因此，所尋找的是 P 和 Q 之間的最大匹配點子集kiqp ii ,2,1,),( ?? ，其中 ),min( nmk ? 。 基于點特征的圖像配準算法具有較強的有效性和可靠性，然而，當待配準圖像和標準圖像之間存在較大的幾何差異時，點特 征的提取很困難。 Hough 變換的基本思想是點 —— 線的對偶性。 圖像拼接的 MATLAB 實現(xiàn) 利用圖像配準過程中找到的匹配角點對，通過 MATLAB 編程，實現(xiàn)圖像拼接，使最后的完整全景圖像顯示出來。 MATLAB 提供了兩個層次的繪圖操作：一種是對圖形句柄進行的低層 繪圖操作，另一種是建立在低層繪圖操作之上的高層繪圖操作。學科性工具箱專業(yè)性比較強，如控制 東北石油大學本科生 畢業(yè)設計（論文） 15 系統(tǒng)工具箱（ Control System Toolbox）、信號處理工具箱（ Signal Processing Toolbox）、神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱（ Neural Network Toolbox）、最優(yōu)化工具箱（ Optimization Toolbox）、金融工具箱（ Financial Toolbox）、統(tǒng)計學工具箱（ Statistics Toolbox）等。 GUI 設計窗口 在 GUI 設計模板中選擇一個模板，然后單擊 OK 按鈕，就會顯示 GUI 設計窗口。在 GUI 設計窗口創(chuàng)建對象后，通過雙擊該對象，就會顯示該對象的屬 性查看器，通過它可以設置該對象的屬性值。