图像配准和拼接

资 源 简 介

图像配准和拼接

详 情 说 明

图像配准和拼接是计算机视觉领域的重要技术，广泛应用于全景图生成、医学影像分析等领域。

图像配准的核心在于将不同视角或时间拍摄的图像进行对齐。主要流程包括特征点检测（如SIFT、SURF等算法）、特征匹配（通过描述子计算相似度）、以及变换矩阵估计（常用单应性矩阵）。配准质量直接影响后续拼接效果。

图像拼接则需要解决两个关键问题：一是消除配准后的接缝，常用渐入渐出融合或多频段融合算法；二是处理视差带来的重影问题。成熟的拼接算法能自动校正曝光差异，生成无缝的全景图像。

实际应用中还需考虑计算效率优化，特别是在移动设备上的实时拼接场景。随着深度学习发展，基于神经网络的端到端配准拼接方法也展现出优势。