图像拼接算法的设计与实现(2)
不仅在日常生活中，在科研，尖端领域，图像拼接技术也有着广泛用途。比如在医学领域，图像拼接可以得到既完整，又清晰的医学影像，这都可以有助于医生对于病情的判断，有效的减少误诊的概率。空间探测是对地球高层大气和外层空间的探测，因为种种条件的限制，很难拍摄到全面的图像，图像拼接技术可以大大的提高空间探测的效率和完整性。在军事方面，图像拼接也有不俗的应用，兵法有云：知己知彼，百战不殆，图像拼接技术可以为军事活动提供更为反应全局的情报，帮助分析战场的走向。同时，在变幻万千的气象学中，完整清晰的图像，可以使气象学家们发现更为准确的气象学规律，并且有效的降低预报失误。
1.2 国内外研究现状
1.3 图像拼接技术简介
图像拼接技术就是对可以是由不同时间，不同视角甚至不同传感器得到的一组相互存在重叠部分的图像进行拼接[7]，得到一幅完整的，清晰的高分辨率图像的技术。在这项技术中，重点和难点是图像配准、图像融合[ ]。
1.4 图像拼接的大致步骤
图像拼接技术因为算法的不同，其完整流程可能有所出入[ ]。但其大致是相同的，在本文中概括如下图吹冰步。
图1-1 图像拼接流程图
① 获取图像
在本文中，因为条件简单，图像由照相机手动拍摄获取。
② 预处理
因为种种噪声的干扰，如果直接拼接获取的图像，可能会难以达到预期的效果。或者是达到了预期的效果，但要浪费大量的匹配时间，因此在此之前，我们需要进行图像的预处理。
③ 配准预处理图像
对于完成预处理的图像，选择合适的算法，并且确定匹配思路。从而确认特征点的对应位置，完成图像的匹配[ ]。
④ 确立合适的变换模型
根据图像特征与数学模板的情况，确定数学模型中的参数值，得到参考图像与待拼接图像之间的变换模型[ ]。
⑤ 进行坐标变换
由之前经过预处理的图像，和确定的变换模型，将待拼接图像和参考图像转换至同一坐标空间内[ ]，完成坐标的统一。
⑥ 图像融合
融合参考图像与待拼接图像的重合区域，得到平滑无痕的拼接图像。
1.5 本文主要研究内容
1介绍图像拼接技术的基本原理，和集中常用算法。
2对相位相关法和角点法的具体效果进行仿真实测。
3对实测结果进行分析归纳，总结相位相关法和角点法的适用范围，以及各自存在的优点与缺点。
本文的内容安排：
第一章：大致描述了图像拼接技术在现实生活中的实用意义。国内外对图像拼接的发展过程。及其图像拼接技术的基本概念和流程。
第二章：根据图像拼接的具体步骤，介绍图像拼接中图像的预处理的概念、必要性和其常用方法。
第三章：图像配准是图像拼接的核心和难点[ ]。本章讨论多种主流的配准方法。
第四章：本章介绍图像融合的基本概念，以及图像融合技术中的一些常用方法[ ]。
第五章：归纳本文，致谢。
第二章 图像拼接的预处理
2.1 图像预处理的意义
在现实获取图像的过程中，我们难免会因为设备的误差，噪声的干扰，使得图像与预期的图像之间有所出入。如果直接进行图像拼接，很可能会增加拼接的运算量，使得拼接过程变得极其繁杂，甚至直接难以得到满意的效果。故而，在拼接图像之前，先将图像进行预处理是极为必要的[ ]。好的预处理可以有效的减少参考图像及待处理图像之间的噪声影响。