图像拼接Matlab程序，基于块匹配的全景图像拼接

图像拼接在MATLAB中通过块匹配技术实现全景照片的生成，特别是当像素间的连续性不是关键因素时，这种方法更为适合。以下是基于块匹配的一个基本流程：

% 导入图像
I1 = imread('image1.jpg');
I2 = imread('image2.jpg');

% 定义块大小
blockSize = 8; % 或者自定义大小

% 将图像划分为块
blockI1 = imblock(I1, blockSize);
blockI2 = imblock(I2, blockSize);

% 创建相似度矩阵
similarityMatrix = zeros(size(blockI1, 1), size(blockI2, 1));
for i = 1:size(blockI1, 1)
    for j = 1:size(blockI2, 1)
        similarityMatrix(i,j) = sum(sum(bsxfun(@minus, blockI1(i,:), blockI2(j,:)).^2));
    end
end

% 找到最优匹配
[minSim, minIndex] = min(similarityMatrix(:));
matchedBlocks = find(minIndex == (1:size(blockI1, 1))'*ones(1, size(blockI2, 1)));

% 计算并应用Homography
[matchPoints1, matchPoints2] = ind2sub([size(I1) blockSize], matchedBlocks);
H = estimateGeometricTransform(matchPoints1, matchPoints2, 'Ransac', 'MaxIterations', 100); % RANSAC用于稳健估计

% 拼接
warpedBlock = imwarp(blockI2(minIndex), H, 'OutputView', [blockSize blockSize]);
mergedBlock = [blockI1; warpedBlock];

% 合成全景图像
finalImage = cat(3, imresize(mergedBlock, size(I1)), ... % 如果有多张图需循环此步骤
                  imresize(I2, size(I1)));

% 保存拼接结果
imwrite(finalImage, 'panorama.jpg');

这个代码首先将大图像分成小块，然后计算块之间的相似度。找到最匹配的块后，计算Homography矩阵，接着将两部分图像按照Homography进行拼接。最后，使用imresize将结果调整回原始图像尺寸。