图像拼接技术：从配准到融合

"这篇综述文章探讨了图像拼接技术，包括其基本流程、关键的图像配准技术和图像融合技术，并列举了相关经典算法与最新进展。文章由王娟、师军和吴宪祥共同撰写，他们分别在数字图像处理和智能信息处理领域有所专长。" 图像拼接技术是一种将多张图像组合成一个连续视场或全景图像的技术，广泛应用于遥感、全景摄影、视频监控等多个领域。该技术的核心在于如何精确地将不同图像对齐并融合，以消除重叠区域的不一致性，形成无缝的图像。 1. 图像拼接的一般流程： - 图像预处理：包括去噪、直方图均衡化、灰度校正等，以提高图像质量并减少后续处理的难度。 - 角点检测与特征匹配：通过检测图像中的关键特征（如Harris角点、SIFT、SURF等）进行匹配，确定图像间的相对位置。 - 图像配准：根据特征匹配结果，计算几何变换模型（如仿射变换、透视变换），将图像进行对齐。 - 图像融合：采用合适的融合策略（如加权平均、金字塔融合等）处理重叠区域，消除边界不连续性。 - 后处理：包括色彩校正、边缘平滑等，以提升最终拼接图像的视觉效果。 2. 图像配准技术： - 经典算法：包括基于灰度相似度（SSD、NCC）、基于特征匹配（SIFT、SURF）的配准方法。 - 最新进展：引入深度学习的方法，如利用CNN进行端到端的配准预测，提高配准精度。 3. 图像融合技术： - 经典算法：简单的加权平均融合、基于金字塔的融合、利用小波分析的融合等。 - 最新进展：结合深度学习的融合策略，通过卷积神经网络学习最佳的融合权重，以实现更自然、无伪影的图像拼接。 该综述文章深入浅出地阐述了图像拼接的关键技术和算法，对于理解图像拼接的基本原理和最新动态具有重要参考价值。同时，作者的研究背景涵盖人工智能、数字图像处理和计算机视觉，使得文章的研究视角更为全面。通过阅读这篇文章，读者可以掌握图像拼接的基本流程，了解其核心的配准与融合技术，并对相关领域的最新研究成果有初步认识。