【正文】 現(xiàn)角點(diǎn)的檢測，Harris角點(diǎn)檢測算子減少了誤檢測的情況，位置準(zhǔn)確，角點(diǎn)均勻合理。結(jié) 論隨著數(shù)碼設(shè)備的普遍應(yīng)用以及人們對(duì)寬視野大角度圖像的要求，圖像拼接技術(shù)的研究得到越來越多的關(guān)注，逐漸成為計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、醫(yī)學(xué)圖像處理等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問題，在該領(lǐng)域的深入研究，必將帶來相關(guān)領(lǐng)域里質(zhì)的飛躍。,I)。set(,39。39。)。,39。,39。,39。image(II)colormap grayset(ha,39。39。down39。,[0 0 1 1])。,39。,39。程序如下：ha=axes(39。例如：Static Text控件中的文字的大小，背景的顏色，Push Button控件的顏色等。在這個(gè)過程中，單擊移動(dòng)每個(gè)控件的位置，合理布局，顯示美觀。Axes控件是在GUI界面中添加圖片，在本設(shè)計(jì)中，需要添加7個(gè)Axes控件，顯示設(shè)計(jì)過程中需要顯示的圖像。在對(duì)象設(shè)計(jì)區(qū)右擊鼠標(biāo)，會(huì)顯示與圖形窗口有關(guān)的快捷菜單。在GUI設(shè)計(jì)窗口創(chuàng)建對(duì)象后，通過雙擊該對(duì)象，就會(huì)顯示該對(duì)象的屬性查看器，通過它可以設(shè)置該對(duì)象的屬性值。在GUI設(shè)計(jì)窗口的工具欄上，有Align Objects（位置調(diào)整器）、Menu Editor（菜單編輯器）、Tab Order Editor（Tab順序編輯器）、Mfile Editor（M文件編輯器）、Property Inspector（屬性查看器）、Object Browser（對(duì)象瀏覽器）和Run（運(yùn)行）等15個(gè)命令按鈕，通過他們可以方便地調(diào)用需要使用的GUI設(shè)計(jì)工具和實(shí)現(xiàn)有關(guān)操作。GUI設(shè)計(jì)窗口由菜單欄、工具欄、控件工具欄以及圖形對(duì)象設(shè)計(jì)區(qū)組成。如圖43所示為選擇Blank GUI設(shè)計(jì)模板后顯示的GUI設(shè)計(jì)窗口。 GUI設(shè)計(jì)窗口在GUI設(shè)計(jì)模板中選擇一個(gè)模板，然后單擊OK按鈕，就會(huì)顯示GUI設(shè)計(jì)窗口。 可視化圖形用戶界面設(shè)計(jì) GUI設(shè)計(jì)模板在MATLAB主窗口中，打開File菜單中的New子菜單，再選擇其中的GUI命令，就會(huì)顯示圖形用戶界面設(shè)計(jì)模板，如圖42所示：圖42 GUI設(shè)計(jì)模板圖MATLAB為GUI設(shè)計(jì)一共準(zhǔn)備了4種模板，分別是Blank GUI（默認(rèn)）、GUI with Uicontrols（帶控件對(duì)象的GUI模板）、GUI with Axes and Menu（帶坐標(biāo)軸與菜單的GUI模板）與Modal Question Dialog（帶模式問話對(duì)話框的GUI模板）。所謂圖形用戶界面（Graphical User Interface，GUI）是指由窗口、菜單、對(duì)話框等各種圖形元素組成的用戶界面。在實(shí)際操作中，可以通過建立 M 文件完成編程。學(xué)科性工具箱專業(yè)性比較強(qiáng)，如控制系統(tǒng)工具箱（Control System Toolbox）、信號(hào)處理工具箱（Signal Processing Toolbox）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jì)學(xué)工具箱（Statistics Toolbox）等。MATLAB工具箱分為兩大類：功能性工具箱和學(xué)科性工具箱。 MATLAB工具箱MATLAB包含兩部分內(nèi)容：基本部分和各種可選的工具箱。 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(jìn)行程序設(shè)計(jì)，而且簡單易學(xué)、編程效率高。MATLAB提供了兩個(gè)層次的繪圖操作：一種是對(duì)圖形句柄進(jìn)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。高質(zhì)量的數(shù)值計(jì)算功能為MATLAB贏得了聲譽(yù)。 數(shù)值計(jì)算和符號(hào)計(jì)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(yùn)算變得非常簡捷、方便、高效。本設(shè)計(jì)就是利用角點(diǎn)的特征實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)，最后用精準(zhǔn)的配準(zhǔn)角點(diǎn)對(duì)實(shí)現(xiàn)圖像的拼接。利用圖像配準(zhǔn)過程中找到的匹配角點(diǎn)對(duì)，通過MATLAB編程，實(shí)現(xiàn)圖像拼接，使最后的完整全景圖像顯示出來。通過篩選角點(diǎn)的步驟后，在剩下為數(shù)不多的角點(diǎn)中，選擇兩對(duì)正確的匹配角點(diǎn)對(duì)，為圖像拼接建立起橋梁。接著，將圖像一中的角點(diǎn)1與圖像二中的所有角點(diǎn)進(jìn)行相減，得到一個(gè)最小誤差值，并記錄下該位置，這樣依次將圖像一中的角點(diǎn)2，角點(diǎn)3一直到最后的角點(diǎn)都進(jìn)行相減，即可得到兩幅圖像之間的最佳匹配點(diǎn)。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(diǎn)集）變成檢測局部特性的問題。Hough變換的基本思想是點(diǎn)——線的對(duì)偶性。(2)全局邊緣連接算法Hough變換是最常用的全局邊緣連接算法，它能夠?qū)⑦吘墮z測算子抽取出的圖像邊緣像素連接起來組成的區(qū)域封閉的邊界。在數(shù)字圖像中，圖像的邊緣點(diǎn)實(shí)際上是一些離散的像素點(diǎn)，除圖像邊界上的點(diǎn)外，所有的像素點(diǎn)都有8個(gè)相鄰的點(diǎn)與之連接。鏈碼首先是由美國學(xué)者Freeman提出的，所以鏈碼有時(shí)又被稱為Freeman碼?；邳c(diǎn)特征的圖像配準(zhǔn)算法具有較強(qiáng)的有效性和可靠性，然而，當(dāng)待配準(zhǔn)圖像和標(biāo)準(zhǔn)圖像之間存在較大的幾何差異時(shí)，點(diǎn)特征的提取很困難。常用的邊緣檢測方法有Roberts算子、Laplacian算子、Sobel算子、Prewitt算子等。其次，再將這些不連續(xù)的邊緣片段連接或者編組為有意義的線狀特征。 基于線特征的圖像配準(zhǔn)算法線特征的提取是基于線特征的圖像配準(zhǔn)算法中的關(guān)鍵一步。因此，所尋找的是和之間的最大匹配點(diǎn)子集，其中。利用對(duì)應(yīng)關(guān)系來求解變換模型參數(shù)，具體配準(zhǔn)過程如下：(1)對(duì)參考圖像上的特征點(diǎn)集中的一個(gè)特征點(diǎn)建立以其為中心，大小為的目標(biāo)窗口；(2)相對(duì)于參考圖像上的特征點(diǎn)，在待配準(zhǔn)圖像上取大小為的窗口（），并確保特征點(diǎn)的同名特征點(diǎn)在搜索窗口內(nèi)；(3)目標(biāo)窗口在搜索窗口上滑動(dòng)，同時(shí)計(jì)算其相似性度量，確定特征點(diǎn)的同名特征點(diǎn)。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(zhǔn)方法，可分為基于點(diǎn)特征的圖像配準(zhǔn)算法和基于線特征的圖像配準(zhǔn)算法。它可以克服利用圖像灰度信息進(jìn)行圖像配準(zhǔn)的缺點(diǎn)，主要體現(xiàn)在以下3個(gè)方面：(1)圖像的特征點(diǎn)比圖像的像素點(diǎn)少很多，從而大大減少了匹配過程計(jì)算量；(2)特征點(diǎn)的匹配度量值對(duì)位置變化比較敏感，可以大大提高匹配的精度；(3)特征點(diǎn)的提取過程可以減少噪聲的影響，對(duì)灰度變化、圖像形變以及遮擋等都有較好的適應(yīng)能力?；谔卣鞯膱D像配準(zhǔn)是配準(zhǔn)中最常見的方法。大致上來講，有三種圖像配準(zhǔn)方法，包括：基于灰度信息的圖像配準(zhǔn)方法，基于特征的圖像配準(zhǔn)方法和基于優(yōu)化策略的圖像配準(zhǔn)方法。 圖像配準(zhǔn)的方法迄今為止，在國內(nèi)外的圖像處理研究領(lǐng)域，已經(jīng)報(bào)道了相當(dāng)多的圖像配準(zhǔn)研究工作，并產(chǎn)生了不少圖像配準(zhǔn)方法。在針對(duì)同一場景進(jìn)行采集時(shí)，由于采集設(shè)備的原因和光照強(qiáng)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(huì)影響整個(gè)拼接過程，而通過圖像配準(zhǔn)我們就可以選擇一種最佳的配準(zhǔn)算法，能夠在各種復(fù)雜的情況下都能找到準(zhǔn)確的圖像對(duì)應(yīng)關(guān)系，達(dá)到圖像拼接的目的。第3章 圖像配準(zhǔn)與拼接算法研究圖像配準(zhǔn)是圖像處理的基本任務(wù)之一，用于將不同時(shí)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(jìn)行匹配。首先：把參考圖像和待匹配圖像中的角點(diǎn)全部檢測出來，根據(jù)圖像顯示得知，角點(diǎn)數(shù)量繁多；其次：利用程序?qū)崿F(xiàn)角點(diǎn)的篩選，剩余為數(shù)不多的角點(diǎn)，為下一步角點(diǎn)匹配做好鋪墊，程序代碼詳見附錄。計(jì)算量較大，不利于快速配準(zhǔn)。角點(diǎn)提取可靠性高，抗干擾性強(qiáng)定位性能差，對(duì)角點(diǎn)位置變化比較敏感，閾值、高斯函數(shù)方差、k值沒有確定值。它們提取的特征點(diǎn)較強(qiáng)的依賴于局部灰度信息，其適應(yīng)性較差而且計(jì)算量較大，因此，它們逐步被基于小波變換算子所代替。具有思路簡單，計(jì)算過程易于實(shí)現(xiàn)，判斷條件少的優(yōu)點(diǎn)，但其定位準(zhǔn)確度不高，抗噪能力較低?；谛〔ㄗ儞Q的特征點(diǎn)提取算法在實(shí)際應(yīng)用中，可以滿足圖像配準(zhǔn)的要求，而且適用性也比較強(qiáng)，但是由于它的計(jì)算量比較大，不利于圖像的快速配準(zhǔn)，用MATLAB軟件對(duì)其編程，運(yùn)行時(shí)間需要的較多。相對(duì)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。(5)選取極值點(diǎn)以權(quán)值為依據(jù)，選擇極值點(diǎn)，即在一個(gè)適當(dāng)窗口中選擇最大的待選點(diǎn)，而去掉其余的點(diǎn)。(4)確定待選點(diǎn)如果興趣值大于給定的閾值，則該像元為待選點(diǎn)，閾值為經(jīng)驗(yàn)值，可參考下列值： （219）式中：為權(quán)平均值；為本權(quán)的中值。 Forstner算子Forstner算子[10]是通過計(jì)算各像素的Robert’s梯度和以像素為中心的一個(gè)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(diǎn)作為特征點(diǎn)。取其中最小者作為該像素的興趣值，即： （211）(2)給定一經(jīng)驗(yàn)閾值，將興趣值大于該閾值的點(diǎn)作為候選點(diǎn)，閾值的選擇應(yīng)以候選點(diǎn)中包括所需要的特征點(diǎn)，而又不含過多的非特征點(diǎn)為原則。其提取點(diǎn)特征的步驟為：(1)計(jì)算各像元的興趣值IV（Interest Value）。當(dāng)模極大值點(diǎn)大于所設(shè)定的門限值時(shí)，則該點(diǎn)被認(rèn)為是特征點(diǎn)。選擇適當(dāng)?shù)亩S平滑函數(shù)，定義小波為： （23） （24）構(gòu)造出離散濾波器，在尺度上，采用二維離散小波變換的快速算法計(jì)算每個(gè)點(diǎn)的離散二進(jìn)小波變換。假設(shè)圖像具有個(gè)像素。 小波變換算子小波變換算子[8]可以非常有效地用于信號(hào)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(lǐng)域。 常用角點(diǎn)檢測的算法 Harris算子Harris算子是