实验两张图片的拼接

资 源 简 介

实验两张图片的拼接

详 情 说 明

图像拼接是将两张具有重叠区域的图片合并成一张全景图的过程。这个过程主要分为三个关键步骤：

首先是特征匹配阶段。我们需要在两幅图像中检测并提取稳定可靠的特征点（如SIFT、SURF或ORB特征），然后计算这些特征点之间的对应关系。由于拍摄角度和光照条件的变化，这个阶段会产生许多错误的匹配对。

接下来使用RANSAC算法来消除这些错配。RANSAC是一种鲁棒的参数估计算法，它通过随机采样一致性来估计最佳变换模型。算法会随机选取最小样本集计算仿射矩阵，然后统计符合该模型的匹配点数量，经过多次迭代后选择内点最多的模型作为最终结果。

最后是图像变换与融合阶段。根据RANSAC估计出的仿射矩阵，我们对其中一张图像进行仿射变换，使其与另一张图像的视角对齐。仿射变换可以处理旋转、缩放、平移和剪切等线性变换。完成变换后，需要在重叠区域进行平滑过渡处理，常用的方法有线性渐变融合等，以避免明显的拼接痕迹。