包含对图像的编辑、处理、分析以及相关的使用算法插件(如图像拼接)。https://imagej.net/plugins/image-stitching
拼接功能：(Plugins->stitching->Grid/Collection Stitching)
2.1.两幅图像简单的横向与纵向上的连接，结果图尺寸为两幅原图尺寸之和
2.2.可以实现顺序序列按照相应扫描顺序的拼接(输入扫描矩阵)
2.3.可以实现无序图像集的拼接
2021-07-09 21:06:29
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摘 要 医学拼接在医学影像研究中有着广泛的应用。 利用图片对器官整体研究时, 需要将具有重叠区域
的多源信道所采集到的关于同一器官的图像进行图像配准、图像融合等图像拼接技术处理, 生成一副关于器官
的立体影像图。 本文讨论了医学图像处理中图像拼接的几种基本算法。 每种图像拼接算法在图像处理中都有
各自不同的处理效果, 各有优、缺点。 在实际使用中, 根据不同的情况采用不同的拼接算法, 以达到更好的效果
2021-06-27 21:58:52
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本文简要介绍了图像配准拼接发展的历程、及其现状和在社会中的应用。并且简单的说明了当前常用的图像拼接算法和所面对的问题等，图像拼接的方法可以分为两类，在文中简述了这两类方法的优缺点，但是目前图像匹配最常用的方法是基于特征点的图像匹配，而且这种方法优点是将对整个图像的分析转化为对图像特征点的分析，在文中研究了这种特征点的提取方法，并且论述了基于harris和sift特征点的图像配准拼接的方法。
根据图像之间的匹配关系采用sift进行特征点提取。通过实验验证了本文提出的方法的有效性，此方法解决了在实际生活中因设备问题而不能得到全景图以及图像拼接过程中经常遇见的“拼缝”问题，对于图像拼接技术的应用及研究具有一定的参考价值。
2021-05-10 12:33:07
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图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像（可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的）拼成一幅无缝的全景图或高分辨率图像的技术，代码亲测可用，有很高的参考价值
2021-03-25 14:18:13
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MATLAB图像拼接。随着计算机在各个领域的广泛应用，为了得到宽视角、高分辨率图像，图像拼接技术逐渐成为计算机图形学、计算机视觉、模式识别等领域的研究热点，得到越来越多人的关注。图像拼接技术就是将数张有重叠部分的小视角图像(可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的)拼成一幅宽视角的无缝高分辨率图像，满足人们在各个领域研究的需要的技术。
图像拼接技术为图像降噪、视场(Field of View)扩展、模糊消除(Blur Removing)、空间解析(Spatial Resolution)和去除运动物体的动态范围(Dynamic Range)提供了可能性。
2021-03-07 10:04:45
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压缩包中包含的具体内容：
对给定数据中的6个不同场景图像，进行全景图拼接操作，具体要求如下：
（1） 寻找关键点，获取关键点的位置和尺度信息（DoG检测子已由KeypointDetect文件夹中的detect_features_DoG.m文件实现；请参照该算子，自行编写程序实现Harris-Laplacian检测子）。
（2） 在每一幅图像中，对每个关键点提取待拼接图像的SIFT描述子（编辑SIFTDescriptor.m文件实现该操作，运行EvaluateSIFTDescriptor.m文件检查实现结果）。
（3） 比较来自两幅不同图像的SIFT描述子，寻找匹配关键点（编辑SIFTSimpleMatcher.m文件计算两幅图像SIFT描述子间的Euclidean距离，实现该操作，运行EvaluateSIFTMatcher.m文件检查实现结果）。
（4） 基于图像中的匹配关键点，对两幅图像进行配准。请分别采用最小二乘方法（编辑ComputeAffineMatrix.m文件实现该操作，运行EvaluateAffineMatrix.m文件检查实现结果）和RANSAC方法估计两幅图像间的变换矩阵（编辑RANSACFit.m 文件中的ComputeError()函数实现该操作，运行TransformationTester.m文件检查实现结果）。
（5） 基于变换矩阵，对其中一幅图像进行变换处理，将其与另一幅图像进行拼接。
（6） 对同一场景的多幅图像进行上述操作，实现场景的全景图拼接（编辑MultipleStitch.m文件中的makeTransformToReferenceFrame函数实现该操作）。可以运行StitchTester.m查看拼接结果。
（7） 请比较DoG检测子和Harris-Laplacian检测子的实验结果。图像拼接的效果对实验数据中的几个场景效果不同，请分析原因。
已经实现这些功能，并且编译运行均不报错！
2020-01-03 11:15:55
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