MATLAB特征点检测与多图像自动拼接系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过特征点检测技术实现多幅图像的自动拼接。系统能够精准对齐具有重叠区域的图像，计算变换矩阵并完成边界融合，最终生成无缝全景图像。支持处理不同拍摄角度和光照条件的图像输入。

详 情 说 明

基于特征点检测的多图像自动拼接系统

项目介绍

本项目实现了一个多幅图像的自动拼接系统，能够将具有重叠区域的系列图像进行精准对齐和融合。系统采用先进的计算机视觉技术，自动检测图像特征点，计算变换矩阵，并对齐图像边界，最终生成无缝拼接的全景图像。该系统特别适用于处理不同角度、光照条件下的图像序列，具备自动色彩校正和边缘融合能力。

功能特性

• 自动特征点检测：采用SIFT/SURF算法进行稳健的特征点检测与匹配
• 精准图像对齐：基于RANSAC算法估计透视变换矩阵，实现图像精准对齐
• 智能图像融合：应用多波段融合技术，消除拼接边界，生成无缝全景图
• 色彩一致性处理：自动进行色彩校正，确保拼接图像色调统一
• 多格式支持：支持JPEG/PNG/BMP等多种图像格式
• 可视化输出：提供拼接过程的可视化结果（特征点匹配图、变换网格图）

使用方法

1. 准备至少2张具有20%以上重叠区域的图像
2. 确保图像为uint8格式的RGB或灰度图像矩阵
3. 图像尺寸不超过4096×4096像素
4. 运行主程序，系统将自动完成拼接过程
5. 查看输出的全景图像及拼接过程可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Computer Vision Toolbox
• 推荐内存：8GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了图像拼接的全流程处理能力，包括图像数据的读取与预处理、特征点的检测与匹配、变换矩阵的鲁棒估计、多图像的对齐与坐标统一、色彩一致性校正处理、基于多波段融合的边界无缝处理，以及最终拼接结果与中间过程的可视化输出。