【图像拼接】基于harris特征匹配+RANSAC滤多幅除离群点图像拼接附Matlab代码

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内容介绍

图像拼接技术在计算机视觉领域有着广泛的应用，它可以将多幅图像融合成一幅全景图像，从而扩展图像的视野范围。本文介绍了一种基于 Harris 特征匹配和 RANSAC 算法的图像拼接方法，该方法能够有效滤除离群点，提高拼接图像的质量。

1. Harris 特征匹配

Harris 特征检测是一种广泛使用的图像角点检测算法。它通过计算图像中每个像素点的梯度值，并根据梯度值计算一个响应函数，来检测图像中的角点。角点是图像中具有显著变化的区域，通常对应于图像中的边缘或纹理。

Harris 响应函数定义为：

其中：

• R 是 Harris 响应函数

• M 是图像梯度矩阵的协方差矩阵

• k 是一个常数，通常取值为 0.04 至 0.06

Harris 特征匹配通过计算图像对之间对应特征点的 Harris 响应函数值，并选择响应函数值最大的点作为匹配点。

2. RANSAC 滤除离群点

RANSAC（随机抽样一致性）是一种用于滤除离群点的算法。它通过随机抽取数据子集，并计算子集上的模型参数，来估计模型参数。如果子集上的模型参数与所有数据上的模型参数一致，则认为子集中的数据点是内点，否则认为是离群点。

在图像拼接中，RANSAC 算法可以用来滤除图像对之间匹配点中的离群点。离群点可能是由于图像畸变、噪声或其他原因造成的。

3. 图像拼接

在滤除离群点之后，就可以对图像进行拼接了。图像拼接通常使用仿射变换或透视变换来对图像进行对齐。

仿射变换是一种二维线性变换，它可以平移、旋转、缩放和倾斜图像。透视变换是一种三维线性变换，它可以对图像进行更复杂的变形。

4. 结论

本文介绍了一种基于 Harris 特征匹配和 RANSAC 算法的图像拼接方法。该方法能够有效滤除离群点，提高拼接图像的质量。实验结果表明，本文提出的方法可以生成高质量的全景图像。使用公开的图像拼接数据集进行实验。实验结果表明，基于 Harris 特征匹配和 RANSAC 滤离群点的图像拼接方法能够有效去除图像拼接中的离群点，提高拼接图像的质量。

下图展示了使用该方法拼接的一组图像：

[图片]

5. 总结

本文介绍了一种基于 Harris 特征匹配和 RANSAC 滤离群点的图像拼接方法。该方法能够有效去除图像拼接中的离群点，提高拼接图像的质量。该方法在全景图像生成、虚拟现实、医学影像等领域具有广泛的应用前景。

部分代码

function S = shannon(img) I = img; I = double(I); [C,R] = size(I); %求图像的规格 Img_size = C*R; %图像像素点的总个数 L = 256; %图像的灰度级 H_img = 0; nk = zeros(L,1); for i=1:C for j=1:R Img_level = I(i,j)+1; %获取图像的灰度级 nk(Img_level) = nk(Img_level)+1; %统计每个灰度级像素的点数 end end for k=1:L Ps(k) = nk(k)/Img_size; %计算每一个灰度级像素点所占的概率 if Ps(k)~=0; %去掉概率为0的像素点 H_img = -Ps(k)*log2(Ps(k))+H_img; %求熵值的公式 S = H_img; end end

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列 时序、回归 预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络 时序、回归 预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络 时序、回归 预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络 时序、回归 预测

2.12 RF随机森林 时序、回归 预测和分类

2.13 BLS宽度学习 时序、回归 预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归 预测和分类

2.17 时序、回归 预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习 时序、回归 预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

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6 信号处理方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合