图像拼接：原理与应用

图像配准（Image Stitching）是计算机视觉（Computer Vision）领域的一个关键技术，尤其在CSE576（可能是一门关于高级计算机图形学或图像处理的课程）的春季2008课程中，由Richard Szeliski教授在微软研究院进行讲解。图像配准的目标是将多张照片无缝拼接在一起，形成全景图像，广泛应用于全景图制作、地图导航、旅游展示、医学成像等领域。 在今天的课程中，教授首先介绍了图像对齐和缝合的基本概念。这部分涵盖了多种方法，如运动模型（Motion models），用于理解相机或场景的移动；图像扭曲（Image warping），通过数学变换使不同图像在空间上对应；以及点基对齐（Point-based alignment），依赖特征点匹配来确定图片之间的关系。 其中，重点讨论了特征基对齐技术，它将在Szeliski的《计算机视觉算法》（CVAA）一书中的第三章第五节（Chapter 3.5: Image warping）和第五章第一节（Chapter 5.1: Feature-based alignment, in preparation）中有深入探讨。此外，课程还涉及了全局对齐（Global alignment），这是通过优化全局参数来确保所有图像在空间上的一致性，通常在第八章（Chapter 8.2）中介绍。 图像合成（Compositing）和融合（Blending）也是关键环节，它们确保了拼接后的图像平滑过渡，没有明显的接缝痕迹。为了进一步消除可能产生的鬼影（Ghosting）和视差（Parallax）问题，教授引用了Szeliski和Shum在SIGGRAPH'97上的工作，以及Brown和Lowe在2003年ICCV会议上关于识别全景图的研究。 这门课程深入探讨了图像配准的理论与实践，从基础的图像变形到高级的特征匹配和全局优化，旨在帮助学生掌握如何创建高质量的全景图像，并应用于各种实际场景中。学习者可以参考Szeliski的著作和相关论文以深化理解，并将这些技术应用到自己的项目中。