高斯加权带通图像融合算法在图像拼接中的应用

"这篇资源是关于图像拼接技术的研究，特别是高斯加权带通图像融合方法在图像拼接中的应用。它详细介绍了如何通过拉普拉斯金字塔和高斯金字塔来实现融合，并提供了融合公式。此外，该资料还提到了学位论文的相关信息，包括申请人、指导教师以及对原创性和版权的声明。" 在图像拼接领域，高斯加权带通图像融合是一种重要的技术。这一方法首先要求待融合的图像已经过配准，即确保图像间的相对位置正确。在这个过程中，假设图像A和B是待拼接的图像，C是包含最佳拼接线的参考图像。融合过程主要分为四个步骤： 1. **拉普拉斯金字塔构建**：对图像A和B分别构建拉普拉斯金字塔。拉普拉斯金字塔是通过高斯金字塔的差分得到的，它可以捕获图像的细节信息。 2. **高斯金字塔构建**：基于包含拼接线的参考图像C建立高斯金字塔。高斯金字塔通过多次下采样和高斯滤波得到，主要用于处理图像的大尺度变化。 3. **融合金字塔构建**：在拉普拉斯金字塔的每一层，利用公式（3-11）进行融合。该公式采用加权平均的方式，其中B和S表示图像B和融合结果图像S，C表示参考图像，L表示拉普拉斯金字塔的层，G表示高斯金字塔的层。通过这种方式，过渡区的信息得以平滑融合。 4. **带通图像层的Expand操作与求和**：将融合金字塔的所有带通图像层进行Expand操作（逆金字塔重建）并求和，最终得到完整的融合图像S。这一步骤恢复了图像的原始分辨率。 重叠区域融合在图像拼接中至关重要，因为它直接影响到最终全景图像的视觉质量和后续应用，如图像解析和目标检测分类。好的融合算法能有效地处理重叠区域的信息，消除重复和不连续性，从而创建出无缝的全景图像。 这篇资料来源于罗思惠的硕士学位论文，研究了图像拼接中重叠区域的融合算法。指导教师为桑农教授，论文完成于2015年5月。论文的独创性和版权声明强调了作者对研究内容的原创性，并同意学校对论文的使用和分发权限。