【正文】 Ip(1+offset(2):H1+offset(2),1+offset(1):W1+offset(1),:) = double(II1(1:H1,1:W1,:))。 [wp hp] = size(Xp)。 xp = [ X1 。*r39。k~=aa1 dd=d2(ii,jj,k)。jj=posr2(r)。 plot(posr2,posc2,39。amp。 end end。gaussian39。r.39。 R1(i,j) R1(i+1,j) amp。 end。,[7 7],2)。 I2=rgb2gray(II2)。 (3)充分利用精確篩選出的兩對匹配角點對，運用線性插值等方法，把參考圖像和待配準圖像拼接完成，最后顯示出全景圖像。,39。 程序如下： ha=axes(39。如圖 43 所示為選擇 Blank GUI 設(shè)計模板后顯示的 GUI 設(shè)計窗口。 語言體系 MATLAB 具有程序結(jié)構(gòu)控制、函數(shù)調(diào)用、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、輸入 /輸出、面向?qū)ο蟮瘸绦蛘Z言特征，所以使用 MATLAB 也可以像使用 BASIC、 FORTRAN、 C 等傳統(tǒng)編程語言一樣，進行程序設(shè)計，而且簡單易學、編程效率高。這樣，就把原始圖像中給定形狀的曲線或直線的檢測問題，變成了尋找參數(shù)空間中的峰值問題，也即把檢測整體特性（給定曲線的點集）變成檢測局部特性的問題。 基于線特征的圖像配準算法 線特征的提取是基于線特征的圖像配準算法中的關(guān)鍵一步。在針對同一場景 進行采集時，由于采集設(shè)備的原因和光照強度的影響，在采集到的圖像中可能存在大面積的同色區(qū)域，或者平移、縮放、旋轉(zhuǎn)等多種問題，這些問題會影響整個拼接過程，而通過圖像配準我們就可以選擇一種最佳的配準算法，能夠在各種復(fù)雜的情況下都能找到準確的圖像對應(yīng)關(guān)系，達到圖像拼接的目的。相對于 Moravec 算法，在抗噪能力有了很大提高，而且兼顧了效率和精度兩方面的要求，誤檢測率低。 假設(shè)圖像 P 具有 MM? 個像素。 圖像拼接的流程 圖像拼接的方法很多，不同的算法步驟會有一定差異，但大致的過程是相同的。 利用 軟件編程 ，實現(xiàn)圖像的角點檢測、圖像配準以及圖像拼接，并且設(shè)計精美的圖形用戶界面 (GUI)，以演示最后的結(jié)果。 圖像拼接技術(shù)為圖像降噪、視場 (Field of View)擴展、模糊消除 (Blur Removing)、空間解析 (Spatial Resolution)和去除運動 物體的動態(tài)范圍 (Dynamic Range)提供了可能性。 圖 11 圖像拼接流程圖 本設(shè)計的研究目的及意義 圖像匹配是計算機視覺研究領(lǐng)域中 熱點問題，也是視覺理論和應(yīng)用的基礎(chǔ)，基于 Harris 角點匹配算法與基于模板等其他的匹 配拼接算法相比，在沒有增加計算量的基礎(chǔ)上提高了匹配 速度和精度， 同時對亮度差異的抗干擾能力有一定 增強。 Moravec 算子 Moravec 算子 [9]是 Moravec 提出的利用灰度方差提取點特征的算子。 Forstner 算子與 Moravec 算子有大多數(shù)的方面相似，都是傳 統(tǒng)的點特征的提取算法，它們對各個像素鄰域進行一定的梯度或差分運算，選擇其極值點（極大或者極?。┗虺^給定閾值的點作為特征點。本設(shè)計主要用到的就是基于特征的圖像配準方法。 邊緣連接算法可分為局部邊緣連接算法和全局邊緣連接算法。利用 MATLAB 編程實現(xiàn)這部分的功能，程序代碼詳見附錄， MATLAB 仿真顯示結(jié)果如圖 31 所示： 東北石油大學本科生 畢業(yè)設(shè)計（論文） 12 c o r n e r m a t c h i n g l e f t i m a g e c o r n e r m a t c h i n g r i g h t i m a g e 圖 31 匹配角點對的 MATLAB 實現(xiàn)顯示圖 圖像拼接的原理 圖像拼接，是設(shè)計的最后關(guān)鍵步驟，利用角點檢測后篩選得到的兩對匹配角點對，把兩幅圖像拼接完成， 將配準后的圖像進行無縫縫合 [14]，需要對重疊區(qū)域重新設(shè)定數(shù)據(jù)值，在保證縫合處色調(diào)自然基礎(chǔ)上，保證信息損失量達到最小，目的是使處理后的最終結(jié)果能夠自然過渡，縫合的邊界更加平滑 ，最后顯示出完整的全景圖像。功能性工具箱主要用來擴充其符號計算功能、可視建模仿真功能及文字處理功能等。單擊命令按鈕，就可以打開各種命令窗口，如圖 4圖 4圖 46所示 ： 東北石油大學本科生 畢業(yè)設(shè)計（論文） 18 圖 44 位置調(diào)整器窗口圖 圖 45 對象屬性查看器窗口圖 圖 46 菜單編輯器窗口顯示圖 東北石油大學本科生 畢業(yè)設(shè)計（論文） 19 GUI 設(shè)計的基本操作 為了添加控 件，可以從 GUI 設(shè)計窗口的控件工具欄中選擇一個對象，然后以拖拽方式在對象設(shè)計區(qū)建立該對象，其對象創(chuàng)建方式方便、簡單。position39。 Push Button 控件也可以以圖像的形式顯示： I=imread(39。 close all。0。 width1 = size(I1,2)。amp。 end。1。 height2 = size(I2,1)。 R2(i,j) R2(i1,j1) amp。 end。X2=[]。 end end end Y1(1,1)=posc1(aa1)。 X1(2,1)=posr1(aa2)。title(39。 % = s sin(alpha) tx = t(3)。 yI = reshape( X(2,:),wp,hp)39。image registration39。)。 1 H2 1 H2 。 Y239。)。amp。 ii=posc2(r)。axis on。 R2(i,j) R2(i,j1) amp。Ixy2(i,j) Iy4(i,j)]。 Iy4 = Iy2.^2。 title(39。amp。 %auto correlation matrix R1(i,j) = det(M1)*(trace(M1))^2。 Ixy1 = Ix1.*Iy1。 I1=rgb2gray(II1)。 東北石油大學本科生 畢業(yè)設(shè)計（論文） 20 圖 47 GUI 結(jié)果顯示圖 本章小結(jié) 本章主要是對設(shè)計工具軟件的介紹，對 MATLAB 的功能進行詳細總結(jié)，描述了圖像用戶界面（ GUI）設(shè)計的工作界面，對操作按鈕的 解釋，按自己操作的過程總結(jié)了 GUI 的基本操作流程。)。 Push Button 控件是在操作過程中需要的操作按鈕，在圖 47 中顯示的最下方的四個按鈕。在這種用戶界面中，用戶的操作既形象生動，又方便靈活，所以當今絕大部分開發(fā)環(huán)境與應(yīng)用程序都采用圖形用戶界面，許多流行的開發(fā)工具都可以進行圖形用戶界面的設(shè)計。 MATLAB 還提供了十分豐富的數(shù)值計算函數(shù)，而且所采用的數(shù)值計算算法都是國際公認的最先進、可靠的算法，其程序由世界一流專家編制和高度優(yōu)化。如果將這 8 個點的連接方向用方向符號來代替，再沿邊緣方向依次記錄每兩點間的連接方向，就可得到邊緣輪廓的方向鏈碼。 東北石油大學本科生 畢業(yè)設(shè)計（論文） 10 基于點特征的圖像配準算法 已知 ? ?mpppP , 21 ?? 是標準參考圖像上的特征點集， ? ?nqqqQ , 21 ?? 是待配準圖像上的特征點集，配準要實現(xiàn)的目的 就是確立兩個點集之間的對應(yīng)關(guān)系。 Moravec 角點檢 測算法 思路簡單，計算過程易于實現(xiàn)，判斷條件少 定位準確度不高，抗干擾能力低 Forstner 角點檢測算法 思路簡單，易于實現(xiàn)，傳統(tǒng)的角點檢測算法 適應(yīng)性差，計算量大，對局部灰度信息依賴過強 Harris 角點檢測 的 MATLAB 實現(xiàn) 利用 MATLAB 軟件編程，實現(xiàn)角點檢測的功能，驗證 Harris 算子的應(yīng)用效果。其步驟為： (1)計算各像素的 Robert’s 梯度 jijiu ggugg ,1,1 ????? ?? （ 212） jijiv ggvgg ,11, ?? ????? （ 213） (2)計算 rr? 窗口中灰度的協(xié)方差矩陣 ????????? ?? ???221vuvvuu ggg gggNQ （ 214） 式中： )2/int(rk ? ? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? 1 1 2,1,12 )(km kmi kn knj jijiu ggg （ 215） ? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? 1 1 2,11,2 )(km kmi kn knj jijiv ggg （ 216） ? ?? ?? ?? ?? ?? ???? ??? 1 1 ,11,1,1 ))((km kmi kn knj ijjijijivu gggggg （ 217） (3)計算興趣值 q 和 w tr ND e tNtr Qwtr ND e tNq ??? 1,)(4 2 （ 218） 式中： DetN 代表矩陣 N 的行列式； trN 代表矩陣 N 的跡。此外，角點特征也常用在漢字識別，染色體識別等應(yīng)用系統(tǒng)中。 2021 年，侯舒維，郭寶龍?zhí)岢隽艘环N圖像自動拼接的快速算法，改進了現(xiàn)有基于灰度級相似的圖像拼接方法 [3]。 東北石油大學本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 摘 要 圖像配準現(xiàn)在已成為數(shù)字圖像處理的研究熱點，方法繁多，站在時代的前沿。 2021 年，針對動態(tài)全景圖像拼接，由杜威、李華兩人提出了一種應(yīng)用于動態(tài)場景的全景圖表示方法，可以將視頻紋理和全景圖結(jié)合起來，構(gòu)造出動態(tài)全景圖 [2]。角點最大的優(yōu)點是：它所代表的局部結(jié)構(gòu)關(guān)系信息不會因為視角的不同而改變，這在三維物體識別上很有用。 Forstner 算子 Forstner 算子 [10]是通過計算各像素的 Robert’s 梯度和以像素 ),( nm 為中心的一個窗口灰度協(xié)方差矩陣，在圖像中尋找具有盡可能小而接近圓的誤差橢圓的點作為特征點。 計算量較大，不利于快速配準。根據(jù)特征選擇和特征匹配方法的不同，衍生出多種不同的基于特征的圖像配準方法，可分為基于點特征的圖像配準算法和基于線特征的圖像配準算法。在數(shù)字圖像中，圖像的邊緣點 實際上是一些離散的像素點，除圖像邊界上的點外，所有的像素點都有 8 個相鄰的點與之連接。 數(shù)值計算和符號計算功能 MATLAB 以矩陣作為數(shù)據(jù)操作的基本單位，這使得矩陣運算變得非常簡捷、方便、高效。所謂圖形用戶界面（ Graphical User Interface， GUI）是指由窗口、菜單、對話框等各種圖形元素組成的用戶界面。 Axes 控件是在 GUI 界面中添加圖片，在本設(shè)計中，需要添加7 個 Axes 控件，顯示設(shè)計過程中需要顯示的圖像。39。,I)。 %讀入?yún)⒖紙D像 [H1 W1 D1] = size(II1)。 Iy3 = Iy1.^2。Ixy1(i,j) Iy3(i,j)]。 R1(i,j) R1(i,j1) amp。 axis on。 Ix4 = Ix2.^2。 for i = 1:height2 for j = 1:width2 M2 = [Ix4(i,j) Ixy2(i,j)。amp。imshow(II2)。j=posr1(k)。 if d2(ii,jj,k)ddamp。*r39。 。 % warp ining corners to determine the size of the output image (in to out) cp = T*[ 1 1 W2 W2 。*bilinear39。)。 Ip(:,:,1) = interp2(II2(:,:,1), xI, yI, 39。 ty = t(4)。c