这里使用 leena 的两个图像作为输入。 图像有一个公共部分,只需要使用一次。 公共部分的识别在图像对齐下进行,而最佳点(列)的识别被用作拼接点。 在代码中,第一张图像被读取并保存为新图像。 一个小块(行 * 20 的矩阵)用作掩码。 此蒙版放置在第一张图像上。 找出像素的相应差值,平方并相加。 这些值存储在一个空白矩阵中。 一旦遮罩覆盖了第一幅图像的所有像素,过程就会停止。 现在找出 1*(列 - 20)矩阵的最小值。 对应的最佳点(列值)作为拼接的参考。 现在第二张图像从最佳点附加到原始图像。 这给出了生成的拼接图像。
2022-06-15 13:45:29
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matlab
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