C#实现基于surf特征点的低重叠度图像拼接

小灰灰 2023-10-16 16:47 15阅读 0赞

目录  
基于surf特征点的低重叠度图像拼接 1  
一、 题目说明 1  
二、 问题分析 1  
三、 算法说明 2  
3.1 图像拼接流程 2  
3.2 特征点检测与匹配 2  
3.2.1 尺度空间生成及极值检测 3  
3.2.2 特征点主方向定位 5  
3.2.3 生成描述子 5  
2.2.6 特征点匹配 7  
2.3 图像配准 7  
2.4 图像融合 8  
四、 程序说明 8  
4.1 程序总体流程 9  
4.2程序关键函数 12  
4.3 运行结果 13  
五、 附录 15  
六、 结论说明 15  
图像拼接流程  
图像拼接过程由图像特征点提取、特征点匹配、图像配准、图像融合这四部分组成。图像配准和图像融合算法是比较成熟的技术，图像拼接算法特点重点集中特征点提取以及特征点匹配。  
![在这里插入图片描述][1040ac2ece2f47af94fc79e97c23a7e9.png]

图2-1 图像拼接流程  
若图像成像质量较差或者两张图片有过大的旋转倾斜，前期还有图像预处理阶段，主要是对输入图像进行去噪、平滑和旋转变换处理，以保证后续拼接的可靠性。特征点提取是图像拼接的核心前提，后续的图像配准使用的单应性矩阵（Homography Matrix）是依据重叠区域匹配后的特征点计算得到的，能否进行准确匹配取决于特征点提取精度。特征点匹配，是将左右图像提取的重叠区域的特征点进行一一匹配。图像配准是根据建立的数学模型，即二维图像的刚体变换—旋转和平移，将待拼接的图像转换到被匹配图像的坐标系中，一次构建完整的拼接图像。图像配准时，经常遇到坐标值非整数的情况，图像坐标插值理论应用到图像拼接算法中。图像融合是为了消除左右图像亮度变化在拼接处产生的拼接痕迹，一般在拼接处进行平滑处理。

#include "ImageStitch.h"
    int main()
    {
        
    	//输入图像路径
    	
    	vector<string> LpathStr, RpathStr;
    	//生成exe用代码
    	LpathStr.push_back("..\\..\\question2\\L\\L000.jpg");
    	LpathStr.push_back("..\\..\\question2\\L\\L001.bmp");
    	LpathStr.push_back("..\\..\\question2\\L\\L002.bmp");
    	LpathStr.push_back("..\\..\\question2\\L\\L004.bmp");
    	RpathStr.push_back("..\\..\\question2\\R\\R000.jpg");
    	RpathStr.push_back("..\\..\\question2\\R\\R001.bmp");
    	RpathStr.push_back("..\\..\\question2\\R\\R002.bmp");
    	RpathStr.push_back("..\\..\\question2\\R\\R004.bmp");
    
    	调试用代码
    	//LpathStr.push_back("..\\question2\\L\\L000.jpg");
    	//LpathStr.push_back("..\\question2\\L\\L001.bmp");
    	//LpathStr.push_back("..\\question2\\L\\L002.bmp");
    	//LpathStr.push_back("..\\question2\\L\\L004.bmp");
    	//RpathStr.push_back("..\\question2\\R\\R000.jpg");
    	//RpathStr.push_back("..\\question2\\R\\R001.bmp");
    	//RpathStr.push_back("..\\question2\\R\\R002.bmp");
    	//RpathStr.push_back("..\\question2\\R\\R004.bmp");
    	//定义类
    	for (int i = 0; i < RpathStr.size(); i++)
    	{
        
    		ImageStitch imageStitch(RpathStr[i], LpathStr[i]);
    		bool imageFlag;
    		//判断是否正确读入图像
    		imageFlag = imageStitch.ReadImage();
    		if (imageFlag == false)
    		{
        
    			return 1;
    		}
    		//特征点检测
    		imageStitch.FindFeaturesPoints();
    		//显示特征点
    		imageStitch.FirstMatch();
    		char buf[10];
    		sprintf_s(buf, "%d", i);
    		string firstStr="Points", dstStr="dst";
    		firstStr += buf;
    		dstStr += buf;
    		imshow(firstStr, imageStitch.first_match);
    		//图像配准及融合
    		imageStitch.ImageRegistration();
    		//显示最后的图像
    		imshow(dstStr, imageStitch.dst);
    	}
    	waitKey(0);
    	destroyAllWindows();
    	return  0;
    
    }

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