matlab的两幅图像拼接算法

资 源 简 介

matlab的两幅图像拼接算法

详 情 说 明

图像拼接是将两幅或多幅图像无缝拼接成一张更大图像的技术，在计算机视觉和图像处理领域有着广泛应用。本文介绍基于Harris角点检测的简易Matlab图像拼接实现方案，适合初学者快速掌握核心技术原理。

Harris角点检测是图像拼接的关键步骤，它能有效识别图像中具有明显变化的特征点。通过计算图像局部窗口内的灰度变化，Harris算法可以确定角点位置。这些角点将作为后续图像对齐的基准特征。

实现流程主要分为三部分：首先对输入图像进行Harris角点检测，提取稳定的特征点；然后通过特征匹配算法（如归一化互相关）建立两幅图像角点之间的对应关系；最后利用匹配点计算图像间的变换矩阵（通常是仿射变换或单应性矩阵），完成图像的对齐与融合。

该方法的优势在于原理直观且计算量适中，便于初学者理解图像配准的核心思想。需要注意，为提高拼接质量，可加入RANSAC算法剔除误匹配点，并使用多频段融合技术减少接缝处的亮度差异。对于存在视差的场景，建议采用更先进的SIFT特征或深度学习方案。