MATLAB图像拼接算法的设计与实现(4)
2 图像采集和预处理
2.1 图像采集
图像采集作为图像处理的最最基础的工作，是一种获得这个世界客观讯息的重要途径，。每种图像取得方式的不同将直接致使输入的待处理图的差别，甚至使得拼接结果迥异，图像获取与照像机拍摄的运动轨迹有关，采集方式一般分为以下的三种情况。
（1）照相机旋转拍摄
将照相机牢固地安装在三脚架上，拍摄过程中，相机环绕着垂直的轴旋转[4]，与此同步，控制相隔的角度，每转一点拍一张照片，衔接照片间要有一定量重叠。重合部分越多，拼接就越能轻松完成，但与这相应的情状就是，需要的图像数就会增多，所以对重合部分比例的选取是否合适会影响拼接效率。该方法的优点是几乎避免了旋转、尺度变换的干扰，拼接简单，缺点是拍摄图像不在同一个平面，在拼接时需要投影处理，可能伴随图像质量降低，但是三文效果好。
（2）照相机平移拍摄
将照相机放置在固定轨道上滑动拍摄，方向平行于成像面且要求焦距固定[4]。而镜头与目标场景的距离、目标物体大小等都是拼接效果的影响因素，硬件设备要求高，所以实用性不强。
（3）手持照相机拍摄
作为最常见的图像获取方式，手持拍摄一般参照目标对象沿一定路径平行拍摄或者原地旋转拍摄。这种方式获得图片过程中的不可控因素比较多，拍摄过程中存在平移旋转多重变换，因此可通过增加衔接照片间的的重叠比例来增强连续性从而降低拼接难度。
在以上的图像获取中，相机的运动方式都受到了限制，在实际拍摄其可行性可能受到挑战，比如很难免除视觉差异等原因要素的影响。因此如何针对RST变换（旋转、尺度伸缩、平移）设计出一种鲁棒性较好的图像配准算法是本课题的研究核心。
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