图像拼接 LM算法校正手动选取特征点

资 源 简 介

图像拼接 LM算法校正手动选取特征点

详 情 说 明

图像拼接技术是将多幅具有重叠区域的图像合并成一幅大图的过程。LM（Levenberg-Marquardt）算法作为非线性最小二乘优化方法，在图像拼接中常用于校正因相机位姿差异导致的几何畸变。

在手动选取特征点的实现方案中，操作者需要先在两幅图像的对应位置人工标记足够数量的匹配点对。这些特征点通常选择角点、边缘交叉点等具有显著区分度的位置。Matlab环境下可通过ginput等函数实现交互式选点。

LM算法的核心作用是通过迭代优化来最小化重投影误差，即调整变换参数使匹配点对在目标图像中的距离最小化。该算法结合了梯度下降和高斯-牛顿法的优点，通过动态调整阻尼因子实现稳定收敛，特别适合处理图像拼接中的单应性矩阵估计问题。

实现流程包含三个关键阶段：首先进行特征点坐标归一化以提高数值稳定性，然后构建误差函数计算当前变换下的匹配点偏差，最后通过LM迭代不断更新变换参数直至收敛。在Matlab中可通过优化工具箱或自实现LM循环完成该过程。

手动选取特征点的方式虽然避免了自动特征提取算法可能产生的误匹配，但对操作者的经验要求较高，且在大规模拼接场景中效率较低。该方法更适用于对拼接精度要求极高或自动匹配失效的特殊场景。