图像拼接基础学习笔记
来源:互联网 发布:淘宝门头在线制作 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 12:32
图像拼接中的图像配准过程有基于相位相关法、Harris角点法、SIFT尺度不变特征转换算法。
其中的Harris角点法:提及角点检测,就不能忘了最经典的Harris角点检测算法。通常情况下,可以将区域内的点分为3类,a.平坦的点,b.边缘上的点,c.角点。若对于这3类点分别求取Ix,Iy,很显然,a类点的Ix和Iy都很小,b类点则是Ix和Iy有一个稍大一个稍小,而角点c则是两个值都很大。所以根据这种性质,可以区分出角点来。
1.计算Ix,Iy,涉及一阶微分,这又是针对数字图像而言,那何为数字图像,就是将模拟图像经过数字化(离散化)得到的,数字图像又分为二值图像(根据亮度将值仅设定为0或1);灰度图像(图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值表示),彩色图像 (Color Image):每幅彩色图像是由三幅不同颜色的灰度图像组合而成,一个为红色,一个为绿色,另一个为蓝色,每个像素点都由红绿蓝来表示;立体图像是一物体由不同角度拍摄的一对图像,通常情况下我们可以用立体像计算出图像的深度信息;:三维图像是由一组堆栈的二维图像组成。每一幅图像表示该物体的一个横截面;数字图像通过矩阵来表示,原点是从矩阵左上角开始的,每个值代表像素点的灰度情况。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的。而在高频段,感兴趣的信息经常被噪声淹没。
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