基于sift算法的图像拼接MATLAB程序，图像拼接是一项应用广泛的图像处理技术。根据特征点的相互匹配，可以将多张小视角的图像拼接成为一张大视角的图像，在广角照片合成、卫星照片处理、医学图像处理等领域都有应用。早期的图像拼接主要是运用像素值匹配的方法。后来，人们分别在两幅图像中寻找拐点、边缘等稳定的特征，用特征匹配的方法拼接图像。本实验根据Matthew Brown (2005) 描述的方法，实现多张生活照的拼接。

MATLAB进行图像处理的基础算法，使用MATLAB进行图像拼接代码较为简单，可以直接使用。拼接效果较为不错。适合各类情况的实验。

本课题为基于MATLAB的小波变换图像拼接技术。

本资源为图像处理中的全景图像拼接，块匹配类似模板匹配，精确度不高容易出现错误匹配，图像融合采用的加权融合，带GUI界面，在 matlab r2016a 上可以运行成功。

利用三个点计算后获得仿射矩阵，然后进行图像拼接

MATLAB图像拼接,带论文,图像拼接的方法很多，不同的算法步骤会有一定差异，但大致的过程是相同的。一般说来，图像拼接技术，按其工作流程主要分为三个部分：图像预处理，图像配准和图像线性插值拼接。其中图像配准是整个图像拼接技术的核心部分，直接决定了图像拼接结果的好坏。 图像预处理是图像拼接技术的第一步，在进行图像采集时，往往不能保证摄像设备始终保持同一角度和方向、光线的不同也会造成采集图像灰度差异大等问题，图像预处理主要完成对待拼接图像进行几何畸变的校正，包括去除噪声、边缘提取、直方图处理等图像处理的基本操作、建立图像的匹配模板，以及对待处理图像进行傅立叶变换、小波变换、稀疏分解等操作。 图像配准主要指对参考图像和待拼接图像中的匹配信息进行提取，在提取出的信息中寻找最佳的匹配，图像配准是整个图像拼接技术的核心。

MATLAB图像拼接，匹配是计算机视觉研究领域中热点问题，也是视觉理论和应用的基础，基于Harris角点匹配算法与基于模板等其他的匹配拼接算法相比，在没有增加计算量的基础上提高了匹配速度和精度，同时对亮度差异的抗干扰能力有一定增强。因此，实现精确、稳定、快速图像匹配算法有利于对视觉信息后续处理研究。

基于像素点特征的Harris角点检测拼接算法 matlab实现

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。

基于matlab的一系列图像的全景拼接技术，运用最新算法，非常值得学习与参考的实用资料