MATLAB图像拼接，方法为sift，带GUI框架

MATLAB小波变换图像拼接技术GUI版

360环视拼接算法概述

基于改进RANSAC与ORB算法的全景图像拼接技术：改进orb的精度差，和提升一定的效率。

MATLAB小波变换图像拼接技术实现，带GUI界面框架。把两幅图像拼接为一副完好的全景图

本课题为基于MATLAB的小波变换图像拼接技术

基于MATLAB小波变换图像拼接技术，用到小波变换技术，带GUI界面

通过对两幅图像的像素按列比对配准实现图像单向拼接，2019版本编写。

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

基于特征点SURF算法的图像配准和加权平均融合算法,将有重叠区域的两张图像拼接成一张高分辨率的全景图像,并运用MATLAB软件实时仿真拼接图像。首先利用SURF算法匹配图像,经仿射变换后得到含有拼接缝的合并图像;再分别对比不同分辨率、重复率的三组测试数据;接着使用两种融合算法融合比对最优图像;最后设计了一个简单的GUI界面实现图像拼接。实验表明:分辨率越高,图像信息量越大,匹配效果就越清晰,但会耗费更多的运算时间;重复率增加,有效匹配点占比增大,得出图像重复率在40%及以上时会使匹配更精准。加权融合算法能更好地实现图像之间的平滑过渡。