图像拼接(Image Stitching)问题的研究史

最新推荐文章于 2025-11-02 00:02:34 发布
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博客围绕图像拼接展开，探讨其是否还有研究价值，并对图像拼接相关研究进行了详细介绍，属于图像处理领域的信息技术内容。
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图像拼接（Image Stitching）
shinuone的博客
03-19 2024
图像拼接（Image Stitching）：是一项计算机视觉技术，它将多张重叠的图像合并为一张更大、无缝的全景图或广角视图。该技术广泛应用于全景摄影、地图制作、医学影像处理、计算机视觉及增强现实（AR）等领域。
【图像拼接（Image Stitching）】关于【图像拼接论文源码精读】专栏的相关说明，包含专栏内文章结构说明、源码阅读顺序、培养代码能力、如何创新等。总之，【图像拼接源码】复现看这一篇就够了！
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
01-01 2万+
本文是【图像拼接论文源码精读】专栏的相关说明，将一些共性的东西在这里做统一说明，就不在每一篇文章中重复了。【图像拼接（Image Stitching）】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明，包含专栏使用说明、创新思路分享等（不定期更新）。先看该专栏说明，然后进入专栏阅读相关文章，建议同步订阅，同步阅读。本专栏针对图像拼接领域公布源码的文章进行源码解读，没有源码的文章在有源码的文章全部更新完毕后尝试复现。
【论文精读】Pixel-wise Deep Image Stitching
qq_46111316的博客
04-01 3349
文章目录一、论文题目：像素级深度图像拼接0摘要1引言2相关工作3像素级深度图像拼接3.1总体框架3.2像素扭曲模块（PWM）3.3缝合图像生成模块（SIGMo）4实验4.1提出的数据集4.2实验设置4.3实验结果5局限性6结论附录A数据集细节二、论文总结 一、论文 题目：像素级深度图像拼接 0摘要 图像拼接的目的是将从不同视角拍摄的图像拼接成视野较宽的图像。现有的方法使用估计的扭曲函数将目标图像扭曲到参考图像，单应性是最常用的扭曲函数之一。然而，当图像由于非平面场景和相机的平移运动而具有大视差时，单应性不能
图像推理拼接问题
buganything的博客
09-30 392
2、叠加拼接，例：将图像大小设置64，步长48，这样机会有部分叠加在一起，记录每个像素的叠加次数最后做个除法。推理的时候因为类似图片过大等原因需要对图像分patch后推理再拼接回来，但是拼接的过程中很容易遇到拼接处不自然的情况，这里记录部分方法。2、因为要取中间的作为拼接块，要考虑边缘，如果取中间32大小，每个边缘需要填充 （96-32）/2 最后的大小为（448，448）1、为了使的每个推理块都相同大小，需要为原图像添加边缘 ，如果要取96推理块，则添加需要把原图填充为（4*96，384）大小。
「学长有话说」Markdown是什么格式的文件？一篇文章带你彻底搞懂！
最新发布
ZIM的博客
11-02 678
Markdown是一种轻量级标记语言，用于快速实现文本格式化排版。其特点是语法简单（如#表示标题、加粗）、纯文本存储、跨平台通用。程序员和博主喜爱Markdown因其高效（专注内容而非排版）、兼容性强（优快云/GitHub等平台直接渲染）、版本管理友好。常用工具包括Typora、VSCode等，适合写博客、记笔记、做文档。掌握基础语法后，可提升写作效率，使内容呈现更专业。Markdown已成为技术写作的通用语言，是学生和开发者的实用技能。
计算机视觉算法中的图像拼接（Image Stitching）
牛肉胡辣汤
09-13 8545
图像拼接是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它通过将多张重叠的图像拼接在一起，实现更大、更全面的图像展示。然而，随着算法的不断改进和计算机性能的提升，图像拼接技术在各个领域的应用也越来越广泛。随着数字摄影技术的发展，人们可以轻松地拍摄多张相邻的图像，并希望将它们合成为一张更大、更全面的图像。图像拼接是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在将多张重叠的图像拼接成一张无缝连接的全景图。请注意，这只是一个简单的示例代码，真实的图像拼接算法可能会更加复杂，并涉及更多步骤和参数调整。
imageStitching实现图像拼接
07-05
使用：Sift算法。用不同尺度（标准差）的高斯函数对图像进行平滑，然后比较平滑后图像的差别， 差别大的像素就是特征明显的点。 该算法主要包括5个步骤进行匹配： 1、构建尺度空间，检测极值点，获得尺度不变性； 2、特征点过滤并进行精确定位，剔除不稳定的特征点； 3、在特征点处提取特征描述符，为特征点分配方向值； 4、生成特征描述子，利用特征描述符寻找匹配点； 5、计算变换参数
Python-Multiple-Image-Stitching-master.zip（Python 多图像拼接源码）
08-22
python 下的多图像拼接源代码，供学习参考！ python 下的多图像拼接源代码，供学习参考！ python 下的多图像拼接源代码，供学习参考！
【图像拼接（Image Stitching）】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明，包含专栏使用方法、阅读顺序、创新思路、文章汇总、源码汇总、数据集汇总等。总之，【图像拼接论文相关】看这一篇就够了
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11-30 4万+
为什么会有这篇文章？因为专栏简介里写不下太多东西，只能通过这篇文章和大家交流，算是一个专栏阅读指南吧。说点心里话本来吧，我只想用优快云来记录自己学习【图像拼接】领域论文的过程，对每篇文章有个细致的理解，方便自己反复查阅。设置为付费也是因为涉及论文和本人其他项目需要，防止查重和其他问题，所以价格最开始设置的是专栏付费价格里最高的。起初，确实没有人看，一切也都平淡地度过着。
精选资源
图像拼接数据集image stitching
03-03
在这个“图像拼接数据集image stitching”中，包含了一系列的高质自然图像，旨在为图像拼接算法的研究人员提供一个理想的测试平台。 1. **图像拼接基础**：图像拼接的基本思想是通过比较不同图像之间的重叠区域，...
[计算机视觉] 图像拼接 Image Stitching C++源码
12-18
【计算机视觉】图像拼接（Image Stitching）是将多张图像组合成一张全景图的技术，广泛应用于摄影、虚拟现实和地图制作等领域。C++作为通用编程语言，提供了丰富的库和工具来实现这一过程。本资源包含了一套C++源码...
结合最佳缝合线和多分辨率融合的图像拼接
03-29
针对图像拼接过程中，缝合线通过运动物体或配准不准确区域等情况导致融合图像出现鬼影、重影的问题，提出了一种基于差异图像加权的改进最佳缝合线算法，采用基于多分辨率和加权平均的分区图像融合算法解决了拼接线问题。
图像拼接算法APAP源代码
04-15
matlab语言编写 图像拼接论文精读专栏：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36584673/category_11076501.html 图像拼接论文源码专栏：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36584673/category_11691339.html
CV——基于Stitcher类实现图片拼接
我的博客
01-08 3401
图片的拼接主要包括四个步骤，分别是图像序列的输入、图像预处理、图像配准和图像融合。
OpenCV总结3——图像拼接Stitching
windxgz的博客
08-28 1万+
之前折腾过一段时间配准发现自己写的一点都不准，最近需要进行图像的拼接，偶然的机会查到了opencv原来有拼接的库，发现opencv处理配准之外还做了许多的操作，就这个机会查找了相关的资料，同时也研究了以下他的源代码，做一个简单的总结。 Stitching 因为OpenCV已经将算法进行了高度的封装，所以用起来跟OpenGL类似，遵循了一条管线进行处理。 上图是OpenCV官方网站中提供的流程图。 从这个图中我们也能看出这是一个很复杂的过程，源代码中提到了七个部分： Features Finding an
opencv各个模块介绍（2）
游泳的鱼的专栏
03-22 1471
Features2D 模块提供了许多用于特征检测和描述子匹配的函数和类，这些函数和类可用于图像特征的提取、匹配和跟踪。：特征检测器的基类，包括常用的特征检测算法，如ORB、SIFT、SURF、FAST 等。：描述子提取器的基类，用于从图像中提取特征点周围的描述子，包括常用的描述子算法，如ORB、SIFT、SURF 等。：特征检测器和描述子提取器的统一接口类，可以方便地使用各种特征检测和描述子提取算法。
【图像拼接】论文精读：Image Stitching by Line-guided Local Warping with Global Similarity Constraint
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
12-27 2万+
低纹理图像拼接仍然是一个具有挑战性的问题。很难实现良好的对齐，由于点对应关系不足和不可靠，很容易破坏图像结构。此外，由于多幅图像之间的视点变化，拼接后的图像存在投影畸变。为了解决这些问题，本文提出了一种具有全局相似性约束的线引导局部翘曲图像拼接方法。用于几何描述和场景约束的线特征被用来准确地指导图像拼接。一方面，通过设计的权重函数将线特征集成到局部翘曲模型中。另一方面，采用线特征施加强几何约束，包括线对应和线共线性，通过网格优化提高拼接性能。为了减轻投影失真，我们采用了全局相似性约束，该约束通过设计的权重策
图像拼接--Robust image stitching with multiple registrations
AI小作坊 的博客
10-18 1823
Robust image stitching with multiple registrations ECCV2018 本文使用多个 registrations 来增强图像拼接的效果 标准的图像拼接流程一般为：1）得到一个 single registration（这里我们使用 registration for an arbitrary (potentially non-rigid) image t...
Robust image stitching with multiple registrations之浅见
凤起归梧
11-03 1265
Robust image stitching with multiple registrations 文章来源：ECCV2018 文章作者：Charles Herrmann Image stitching and parallax errors The traditional step in image stitching 1、将输入图片进行一次配准到一个公共平面； 2、寻找最佳缝合线; 3、图像...
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