基于MATLAB的图像拼接技术

我会带着你远行 2022-09-09 02:06 36阅读 0赞

**基于MATLAB的图像拼接技术**

1.  实验名称：基于MATLAB的图像拼接技术
2.  实验目的：利用图像拼接技术得到超宽视角的图像，用来虚拟实际场景。
3.  实验原理：

基于相位相关的图像拼接技术是一种基于频域的方法，通过求得图像在频域上是相位相关特点来找到特征位置，从而进行图像拼接。其基本原理是基于傅氏功率谱的相关技术。该方法仅利用互功率谱中的相位信息进行图像配准，对图像间的亮度变化不敏感，而且所获得的相关峰尖突出，具有一定的鲁棒性和较高的配准精度。

基于相位相关法进行图像拼接的基本原理如下：假设f（x，y）表示尺寸 为M

![v2-4dc1ed3a9043dc9f842795ed218117fb\_b.jpg][v2-4dc1ed3a9043dc9f842795ed218117fb_b.jpg]

N的图像，该函数的二维离散傅里叶变换（DFT）为：

![v2-17839c6617bd9ac1afc57f5c06ea48e7\_b.jpg][v2-17839c6617bd9ac1afc57f5c06ea48e7_b.jpg]

其中，F（u，v）是复变函数；u、v是频率变量，u=0，1，…，M-1，v=0，1，…，N-1；x、y是空间或图像变量。

二维离散傅里叶逆变换（IDFT）为：

![v2-eff6942e0aaff3218fb0ebdd465b0bca\_b.jpg][v2-eff6942e0aaff3218fb0ebdd465b0bca_b.jpg]

![v2-f41f5c83a077f222bf796959a4d4da17\_b.jpg][v2-f41f5c83a077f222bf796959a4d4da17_b.jpg]

其中，x=0，1，…，M-1；y=0，1，…，N-1。

具体算法步骤如下：

①读入两幅图片

![v2-1d60a4703037278138603dc2b037ceb8\_b.jpg][v2-1d60a4703037278138603dc2b037ceb8_b.jpg]

、

![v2-0aad1cd5a76cfa6bcab6b1fea0254328\_b.jpg][v2-0aad1cd5a76cfa6bcab6b1fea0254328_b.jpg]

（函数输入），并转换为灰度图像；

②分别对

![v2-1d60a4703037278138603dc2b037ceb8\_b.jpg][v2-1d60a4703037278138603dc2b037ceb8_b.jpg]

、

![v2-0aad1cd5a76cfa6bcab6b1fea0254328\_b.jpg][v2-0aad1cd5a76cfa6bcab6b1fea0254328_b.jpg]

做二维傅里叶变换，即：

![v2-21af23499e5ceb1cb32472ad3bce06ef\_b.jpg][v2-21af23499e5ceb1cb32472ad3bce06ef_b.jpg]

（

![v2-1d60a4703037278138603dc2b037ceb8\_b.jpg][v2-1d60a4703037278138603dc2b037ceb8_b.jpg]

） B=

![v2-21af23499e5ceb1cb32472ad3bce06ef\_b.jpg][v2-21af23499e5ceb1cb32472ad3bce06ef_b.jpg]

（

![v2-0aad1cd5a76cfa6bcab6b1fea0254328\_b.jpg][v2-0aad1cd5a76cfa6bcab6b1fea0254328_b.jpg]

）

则通过A、B的简单的矩阵运算得到另一矩阵

![v2-6b4fee3b5cdc436b283897800839c88f\_b.jpg][v2-6b4fee3b5cdc436b283897800839c88f_b.jpg]

，即：

![v2-6b4fee3b5cdc436b283897800839c88f\_b.jpg][v2-6b4fee3b5cdc436b283897800839c88f_b.jpg]

=B\*.conj（A）/norm（B\*.conj（A），1）

矩阵

![v2-6b4fee3b5cdc436b283897800839c88f\_b.jpg][v2-6b4fee3b5cdc436b283897800839c88f_b.jpg]

的二维傅里叶逆变换C在（

![v2-541dc2eaf86082614968c698d7c293b3\_b.jpg][v2-541dc2eaf86082614968c698d7c293b3_b.jpg]

，

![v2-cc671369bd62e1ff0c8fb3acd02e9551\_b.jpg][v2-cc671369bd62e1ff0c8fb3acd02e9551_b.jpg]

）处取得最大，可通过遍历比较C（i，j）大小即可找到该位置，并作为函数返回值。

四 实验程序

tic
    x=[1 2;0 1];
    a=imread('7.jpg');                                      %读取图片
    b=imread('8.jpg');
    figure
    imshow(a);
    figure
    imshow(b);
    imwrite(b,'160.jpg');
    IMG={a,b};                                            %将图片存为元胞结构
    num=size(IMG,2);                                      %计算图片个数
    move_ht=0;                                           %累计平移量初值
    move_wd=0;                    
    for count=1:num-1
      input1=IMG{count};                                  %读取图象
      input11=imresize(rgb2gray(input1),[300,200]);                             %将图象转为灰度图像
      input2=IMG{count+1};
     input12=imresize(rgb2gray(input2),[300,200]);
     F1=fft2(double(input11));                                          %二维傅里叶变换 
    F2=fft2(double(input12));
    pdm=exp(1i*(angle(F1)-angle(F2)));                           %求互功率谱
    cps=real(ifft2(pdm));       %傅里叶反变换，取冲激函数的实部
    [i1,j1]=find(cps==max(max(cps)));    %需找峰值点
    HtTrans=i1-1;                   %得到平移量
    WdTrans=j1-1;
            if(i1>size(input2,1)/2)
               HtTrans=HtTrans-size(cps,1);
            end
            if(j1>size(input2,2)/2)
               WdTrans=WdTrans-size(cps,2);
            end
       move_ht=HtTrans;           %最终平移量
    move_wd=WdTrans;
    ht=move_ht;wd=move_wd;
    move_ht=move_ht+ht;                                 %计算累计平移量
      move_wd=move_wd+wd;
      if count==1                                         %拼接图像
      coimage=my_move(input11,input12,move_ht,move_wd);
      else
      coimage=my_move(coimage,imput12,move_ht,move_wd);
      end
    end
    coimage1=coimage(15:size(coimage,1)-12,:);                  %切割图像
    figure
    imshow(uint8(coimage));
    toc
    time=toc
    imwrite(uint8(coimage),'161.jpg');
    
    function coimage=my_move(input1,input2,move_ht,move_wd)
    %根据平移量拼接图像
    total_ht=max(size(input1,1),(abs(move_ht)+size(input2,1)));
    total_wd=max(size(input1,2),(abs(move_wd)+size(input2,2)));
    combImage=zeros(total_ht,total_wd);    %按照总大小建立矩阵
    regimg1=zeros(total_ht,total_wd);       %配准模板1
    regimg2=zeros(total_ht,total_wd);       %配准模板2
    %根据平移量选择配准方式即选择拼接图像的位置
    if((move_ht>=0)&(move_wd>=0))
    regimg1(1:size(input1,1),1:size(input1,2))=input1;
    regimg2((1+move_ht):(move_ht+size(input2,1)),(1+move_wd):(move_wd+size(input2,2)))=input2;
    elseif((move_ht<0)&(move_wd<0))
    regimg2(1:size(input2,1),1:size(input2,2))=input2;
    regimg1((1+abs(move_ht)):(abs(move_ht)+size(input1,1)),(1+abs(move_wd)):(abs(move_wd)+size(input1,2)))=input1;
    elseif((move_ht>=0)&(move_wd<0))
    regimg2((move_ht+1):(move_ht+size(input2,1)),1:size(input2,2))=input2;
    elseif((move_ht<0)&(move_wd>=0))
    regimg1((abs(move_ht)+1):(abs(move_ht)+size(input1,1)),1:size(input1,2))=input1;
    regimg2(1:size(input2,1),(move_wd+1):(move_wd+size(input2,2)))=input2;
    end
    if sum(sum(regimg1==0))>sum(sum(regimg2==0)) %选择零点较多的配准图像为拼接图像
    plant=regimg1;  bleed=regimg2;
    else
    plant=regimg2;  bleed=regimg1;
    end
    combImage=plant;      %得到拼接图像 
    for p=1:total_ht
    for q=1:total_wd
    if(combImage(p,q)==0)
    combImage(p,q)=bleed(p,q);  %将拼接图像的零点用另一幅图覆盖
    end
    end 
    end 
    %%
    function [move_ht,move_wd]=my_trans(input1,input2)           %计算两幅图像平移量
    F1=fft2(input1);                                          %二维傅里叶变换 
    F2=fft2(input2);
    pdm=exp(1i*(angle(F1)-angle(F2)));                           %求互功率谱
    cps=real(ifft2(pdm));       %傅里叶反变换，取冲激函数的实部
    [i1,j1]=find(cps==max(max(cps)));    %需找峰值点
    HtTrans=i1-1;                   %得到平移量
    WdTrans=j1-1;
            if(i1>size(input2,1)/2)
               HtTrans=HtTrans-size(cps,1);
            end
            if(j1>size(input2,2)/2)
               WdTrans=WdTrans-size(cps,2);
            end
       move_ht=HtTrans;           %最终平移量
    move_wd=WdTrans;
    end

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