利用三个点计算后获得仿射矩阵，然后进行图像拼接

基本算法，亲测可用

多幅图像拼接matlab实现 sift特征提取、描述、匹配、RANSAC、仿射变换 多幅图像拼接matlab实现 sift特征提取、描述、匹配、RANSAC、仿射变换

附件是本人做毕设基于车载环视拼接系统用到的参考文档，包括拼接算法，侧视图转俯视图，图像融合处理等

图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。

针对快速鲁棒特征(SURF)算法的拼接结果图像,会出现明显的拼接线与过渡带的问题,提出一种改进的基于SURF特征匹配的图像拼接算法。在剔除误配点时,采用改进的随机抽样一致(RANSAC)算法调整采样概率,以更少的时间获取正确模型,提高算法效率。在图像融合时,先对输入图像进行亮度均衡预处理,然后再使用加权平滑算法进行融合,从而消除结果图的拼接线和过渡带,提高图像拼接质量。实验表明,改进算法能保持SURF算法的优良特性,进一步提高SURF算法匹配效率,并能有效消除拼接线和过渡带,使图像拼接质量得到显著提高。

图像拼接 python中关于图像拼接的方法比较多，个人推荐使用Numpy中的原生方法（concatenate、hstack、vstack），如下所示： # -*- coding:utf-8 -*- ''' 图像（水平、垂直）拼接 ''' import cv2 import numpy as np # 读取图像并重置图像大小，使两图像宽高保持一致 img1 = cv2.resize(cv2.imread("./images/5.jpg"), (640, 480)) img2 = cv2.resize(cv2.imread("./images/2.jpg"), (640, 480)) # 方式

使用halcon实现图像拼接：激光扫码取得1520张图片，每张图片1920*64，归一化图像后合成位一张1920*1520图像

基于opencv实现多张图像的全景拼接，有效避免鬼影现象，可直接运行。

利用harris角点特征提取的matlab图像拼接程序，根据harris角点法，提取2张图像的特征点，然后匹配2图像特征点，找到正确位移量，进行图像拼接。