图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。 一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。 在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的

运用harris提取角点，并通过领域检测获得初始匹配。通过RANSAC算法对初始匹配进行计算，在获得基础矩阵F的同时，获得精确匹配点。-Using Harris to extract corner points and obtain the initial matching through the field detection. The initial matching is calculated by RANSAC algorithm, and the exact matching poin

使用Harris角点检测方法进行图像特征点提取,NCC描述的方法进行粗匹配,再使用RANSAC算法进行精匹配。-Using Harris corner detection method for image feature point extraction, NCC descr iption of the method of rough matching, and then use the RANSAC algorithm for fine matching.

Harris角点检测、SIFT+RANSAC、sift+1nn+ransac、图像拼接代码、FAST+BRIEF编程资料(Harris corner detection, SIFT+RANSAC, sift+1nn+ransac, image mosaic code, FAST+BRIEF programming data)