提出了一种鲁棒性全景图像拼接方法。首先，为了缓和光照条件变化进行直方图均衡化；其次，利用相位相关的方法提取种子点，即重叠区域的高度纹理点，因为感兴趣区域（ROI）被限定在重叠区域，所以能得到更精确的对应点；最后，用加权块匹配算法（BMA）来最小化相机转动产生的图像扭曲问题。通过多种类型全景图像的峰值信噪比（PSNR）与其他算法相比，证明该方法具有很强的鲁棒性。

基于Harris角点检测、最小二乘拟合、RANSAC和HOG的图像拼接算法的matlab仿真，matlab2021a测试。 1.利用Harris角点检测算子找关键点 2.比较来自两幅不同图片的两组关键点，并且将它们匹配起来。 3.利用最小二乘法找到仿射变换矩阵将一幅图片上的点映射到另一幅图片上。 4.利用RANSAC算法估计一个更准确仿射变换矩阵。形成全景图片。

针对现有图像拼接算法在配准精度和速度方面的不足，提出了一种利用相机标定信息和相位相关技术相结合的图像配准方法，并给出了算法的详细推导过程。算法通过相机标定获得投影矩阵、相机坐标系间的旋转变换矩阵和平移向量。利用相机坐标系间的旋转矩阵推导对应图像间的旋转变换公式，通过z轴位移及场景的平均景深近似求解图像间的缩放系数，利用相位相关法求解图像间的平移转换参数。实验结果证明该算法理论推导正确，在有效景深范围较小情况下图像拼接准确，对于分辨率为640×480的输入数据，平均拼接速度能够达到26.8ms。

在Python编码存储库中进行无人机图像编辑 定制开发的python代码供各种无人机成像应用程序使用，例如将DNG（RAW）无人机图像批量转换为JPEG或PNG，使用去马赛克的rawpy库功能，伽玛系数校正和使用skimage库进行演示彩色图像中的直方图直方图均衡化以创建更好的对比度和深度。 该存储库还增加了用于生成JPG和DNG格式的全景合成图像的编码，这是高清航空图像中非常有用的技术，并且在Python的OpenCV图像拼接功能中使用了SIFT算法。 这些规范开放供教育和示范用途以及非营利组织使用。

图像拼接 采用SIFT+RANSAC的特征匹配方法实现图像拼接

图像处理作业，今天整理一下电脑把一些程序传上来，是根据网上代码调的，matlab写的，内含测试图片，绝对能运行的，基于柱面的360度图像拼接，对输入的图片规格是有要求的，所以一般的图片效果是不好的，要那种基于三脚架的拍的才可以，而且图片要求大小一样。

一个效果还不错的图像拼接程序，用matlab写的，可以运行，但是拼接程序是加密的，不能看到代码。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab实现图像拼接的代码_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

matlab小波变换方法的图像拼接。带gui界面。拼接带有重复重叠的2个图像，图像大小需要一致。

本文实例为大家分享了利用python和OpenCV实现图像拼接，供大家参考，具体内容如下 python+OpenCV实现image stitching 在最新的OpenCV官方文档中可以找到C++版本的Stitcher类的说明, 但是python版本的还没有及时更新, 本篇对python版本的实现做一个简单的介绍. 由于官方文档中还没有python版本的Stitcher类的说明, 因此只能自己去GitHub源码上找, 以下是stitching的样例: from __future__ import print_function import cv2 as cv import numpy as