【图像融合】基于Harris角点检测和RANSAC算法的图像拼接方法Matlab实现

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🔥 内容介绍

本项目旨在寻找两幅图像的重叠区域，并利用该区域估计坐标变换矩阵，从而将其中一幅图像扭曲至与另一幅图像对齐。该坐标变换将通过单应性矩阵 (Homography Matrix) 实现。 首先，我们采用 Harris 角点检测算法在两幅图像中提取特征点，并进行匹配，从而获得一组源点和目标点，用于计算单应性矩阵。然而，匹配过程中不可避免地会存在误匹配点，即所谓的离群点 (outliers)。为了获得最佳的单应性矩阵，我们需要利用正确匹配的点，即内点 (inliers)。为此，我们将采用 RANSAC (Random Sample Consensus) 算法剔除离群点。

RANSAC 算法的核心思想是迭代地随机抽取少量点样本，计算对应的单应性矩阵，并统计该矩阵能够正确匹配的点数目。通过多次迭代，选择能够匹配最多点数目的单应性矩阵对应的点集作为内点集。 具体步骤如下：首先，随机从匹配点集中抽取最小数量的点 (例如，对于单应性矩阵，需要至少四个点)，利用这些点计算一个初始的单应性矩阵。然后，利用该单应性矩阵，将一幅图像中的点投影到另一幅图像中，并计算投影点与实际匹配点的距离。 设定一个距离阈值，距离小于阈值的点被认为是内点，否则为离群点。记录该单应性矩阵对应的内点数目。 重复上述过程多次，选择内点数目最多的单应性矩阵作为最优解。 该最优解对应的内点集即为最终用于计算最终单应性矩阵的点集。

利用 RANSAC 算法获得的内点集，我们可以再次计算一个更鲁棒的单应性矩阵。这个单应性矩阵将精确地描述两幅图像之间的几何变换关系。 有了单应性矩阵，我们就可以根据变换关系计算一幅图像中每个点的新的坐标位置。 通过将这些新坐标位置应用于图像像素的重新映射，即可实现图像的扭曲和拼接。最终，我们将两幅图像无缝地融合在一起。 这一过程可以扩展到多幅图像的拼接，只要图像之间存在重叠区域即可依次进行拼接。

(此处应插入图片，展示Harris角点检测和匹配的结果。图片应清晰地显示两幅图像中检测到的角点，以及匹配的角点对。)

如上图所示，Harris角点检测算法成功地在两幅图像中识别出大量的角点特征。随后，通过特征描述子匹配算法 (例如 SIFT 或 SURF)，我们找到了两幅图像中对应的角点，这些匹配点对构成了我们计算单应性矩阵的基础。需要注意的是，部分匹配点对由于光照变化、视角差异等因素可能存在误匹配，这些误匹配点将会被RANSAC算法有效地去除。

RANSAC算法的迭代过程能够有效地处理图像匹配中的噪声和离群点，提高单应性矩阵估计的精度和鲁棒性。通过选择合适的距离阈值和迭代次数，可以有效地控制算法的计算复杂度和精度。 最终得到的精确的单应性矩阵能够确保图像拼接的准确性和视觉效果的自然流畅。 此外，该方法可以扩展到处理具有更大重叠区域或更多图像的场景，为全景图像的创建提供了一个高效且可靠的解决方案。 未来的研究方向可以关注更高效的特征点提取和匹配算法，以及更先进的鲁棒性估计方法，以进一步提高图像拼接的精度和速度。

📣 部分代码

% the coordinate of the destination point

% the input parameters are x,y,H

% the output parameters are xx,yy 

%======================================================================

%UNTITLED4 Summary of this function goes here

%   Detailed explanation goes here

    vec_s=zeros(3,1);

    vec_s(1)=x;vec_s(2)=y;vec_s(3)=1;

%     vec_t=zeros(1,3);

    vec_t=H*vec_s;

    xx=vec_t(1)/vec_t(3);

    yy=vec_t(2)/vec_t(3);

end

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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🌈电力系统方面

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