Matlab图像拼接技术实用算法研究(3)

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（3）通过MATLAB仿真软件对Harris角点检测算法、归一化互相关匹配算法进行MATLAB仿真实验。

（4）分析图像拼接的结果，对图像拼接的发展方向和应用前景进行展望。

2 图像拼接技术的基础理论

图像拼接技术的关键环节主要有两个，即图像配准和图像融合。图像配准是拼接的核心部分，其目标是找出具有重叠区域的图像的重叠部分，并以此确定拼接线。图像融合是指在完成图像配准以后，对图像进行缝合，并对缝合的边界进行平滑处理，让缝合处自然过渡。

2.1 图像拼接的基本流程文献综述

虽然图像拼接的方法有很多，但是他们的基本流程是相似的。如图2.1给出了图像拼接的基本流程图。

图像拼接的基本流程图

图2.1 图像拼接的基本流程图

将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。图像预处理主要指建立两幅图像间像素映射关系的数学模型和噪声的抑制等。在图像质量不理想的情况下进行图像拼接，很容易造成大量的误匹配。图像预处理主要是为下一步图像匹配做准备的，让图像质量能够满足图像匹配的需求。

图像匹配即通过一定的匹配算法在两幅或多幅影像之间识别同名点的过程。图像拼接的成功与否主要决定于图像的配准，也是本文的研究重点。待拼接的图像之间，可能存在平移、旋转、缩放等多种变换或者大面积的同色区域等很难匹配的情况，一个好的图像配准算法应该能够在各种情况下准确找到图像间的对应信息，对图像进行匹配。

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