Labview图像简单拼接，压缩包里有两幅图片供测试。

研究拼接图像配准问题，针对多幅相关图像进行无缝连接形成清晰图像难度大，为了提高图像拼接速度和精度，提出了一种新的小波变换的图像拼接算法。

在现有图像质量评价方法相关原理基础上，提出了一种基于图像边缘信息的拼接质量评价新方法。该方法针对图像拼接结果的特点，先对待评价图像进行边缘提取，然后利用拼接前后图像的边缘轮廓信息，综合图像像素误差信息和结构信息，根据其均值和方差等统计信息与影响图像拼接质量的主要因素（拼接错位和亮度突变）之间的关系，对拼接图像进行评价。该评价方法得出的评价结果更加符合人眼视觉对图像拼接质量的主观评价感受，较准确地反映了拼接图像的真实质量和所使用图像拼接算法的性能。

图像对齐 一个Web应用程序，用于合并，缝合或对齐重叠的图像。 它可用于创建全景图或对齐图像，例如未正确扫描的表格。 特征：表面投影，特征检测，特征匹配，束调整，波校正，色彩转移，接缝检测和多波段融合。 核心算法取自OpenCV（主要是Feature2D和Stitching模块），并已在需要时进行了调整。 然后将定制版本的OpenCV编译为wasm。 为了确保UI畅通，所有与OpenCV相关的功能都通过Webworker运行。 优点和缺点：由于图像拼接可能占用大量内存并占用大量CPU，因此可以拼接在一起的图像数量或大小存在一些限制，尤其是在移动设备上。 从好的方面来说，几乎所有可以运行浏

在LabVIEW环境下实现全景照相。在手动转动摄像头前提下，程序实现图像拼接，照片保存。

针对传统Harris角点检测算法进行改进，提出了一种基于改进Harris的图像拼接算法．首先，通过修改角点响应函数，引进8邻域比较以及圆形非极大值抑制窗口，采用NCC算法对检测出的Harris角点进行粗匹配，采用RANSAC算法剔除误匹配，最后对匹配图像进行图像融合，完成图像拼接．仿真结果表明，该算法提高了图像拼接的准确性、稳定性和鲁棒性，能够达到无缝拼接，具有优良的实用性．

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

实现多张图像的全景拼接，适用于多张图像之间存在旋转角度的情景。

人工智能-计算机视觉领域的经典实验 基于Python+OpenCV，实现了图像特征点匹配、全景图像的拼接与融合

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