全景成像
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基于特征匹配的图像全景拼接与融合系统
本系统实现了一种创新的多图像全景构建方案，通过先进的计算机视觉算法将多张具有重叠部分的局部照片合成为一张宽视角或360度全景图像。程序首先利用尺度不变特征变换（SIFT）算法在每张输入图像中提取具有代表性的关键点，并计算相应的特征描述子。随后，系统通过双向匹配策略建立图像间的关联，并引入改进的RANSAC（随机采样一致性）算法来快速剔除误匹配点，从而精确估算用于图像对齐的单应性矩阵。在图像变形与投影模块中，程序将所有源图像warp到统一的参考平面或圆柱坐标系下。为了解决不同照片间可能存在的亮度不一和明显的 -
基于Harris角点与RANSAC的图像配准拼接系统
本系统依托MATLAB环境实现多幅图像的自动化配准与全景拼接功能。其核心流程首先通过Harris角点检测算法对输入图像进行特征提取，准确定位具有旋转不变性的关键兴趣点；接着利用特征点邻域信息进行相似度度量，实现初始特征匹配。为了克服误匹配对拼接效果的影响，系统引入了RANSAC随机采样一致性算法，通过迭代计算最优单应性矩阵，有效剔除匹配对中的离群点和噪声。在获取高精度变换矩阵后，利用双线性插值完成图像的透视变换与几何对齐。最后，系统采用图像融合技术对重叠区域进行平滑处理，消除拼接缝隙与亮度差异，最终生成视
