基于MATLAB的图像拼接技术

基于MATLAB的图像拼接技术

一、实验名称：基于MATLAB的图像拼接技术
二、实验目的：利用图像拼接技术得到超宽视角的图像，用来虚拟实际场景。
三、实验原理：
基于相位相关的图像拼接技术是一种基于频域的方法，通过求得图像在频域上是相位相关特点来找到特征位置，从而进行图像拼接。其基本原理是基于傅氏功率谱的相关技术。该方法仅利用互功率谱中的相位信息进行图像配准，对图像间的亮度变化不敏感，而且所获得的相关峰尖突出，具有一定的鲁棒性和较高的配准精度。
基于相位相关法进行图像拼接的基本原理如下：假设f（x，y）表示尺寸 为MN的图像，该函数的二维离散傅里叶变换（DFT）为：

其中，F（u，v）是复变函数；u、v是频率变量，u=0，1，…，M-1，v=0，1，…，N-1；x、y是空间或图像变量。
二维离散傅里叶逆变换（IDFT）为：

其中，x=0，1，…，M-1；y=0，1，…，N-1。
设两幅图像、的重叠位置为（，），则图像、的互功率谱为：
其中，为共轭符号，对上式两边进行傅里叶逆变换将在（，）处产生一个 函数。因此，只要检测上式傅里叶逆变换结果最大值的位置，就可以获得两幅图像间的评议量（，。具体算法步骤如下：
①读入两幅图片、（函数输入），并转换为灰度图像；
②分别对、做二维傅里叶变换，即：
A=（） B=（）
则通过A、B的简单的矩阵运算得到另一矩阵，即：
=B.conj（A）/norm（B*.conj（A），1）
矩阵的二维傅里叶逆变换C在（，）处取得最大，可通过遍历比较C（i，j）大小即可找到该位置，并作为函数返回值。
四 实验程序

tic
x=[1 2;0 1];
a=imread(‘7.jpg’); %读取图片
b=imread(‘8.jpg’);
figure
imshow(a);
figure
imshow(b);
imwrite(b,‘160.jpg’);
IMG={a,b}; %将图片存为元胞结构
num=size(IMG,2); %计算图片个数
move_ht=0;