11、图像拼接技术全解析：从基础原理到实际应用

图像拼接技术全解析：从基础原理到实际应用

图像拼接技术在计算机视觉领域有着悠久的历史，并且应用广泛，如制作数字地图、卫星照片和全景图像等。本文将深入探讨图像拼接的关键问题，包括运动模型、全局对齐和合成等方面。

1. 运动模型

在进行图像拼接之前，需要确定将一个图像中的像素坐标与另一个图像中的像素坐标相关联的数学关系。以下是一些常见的运动模型：
- 平面透视运动 ：最简单的运动模型是在二维平面上对图像进行平移和旋转。当两个相机观察同一平面时，它们之间的映射可以用一个3×3的单应性矩阵来描述。早期的自动图像拼接算法使用直接像素值匹配，而现在的算法通常先提取特征，然后使用RANSAC等鲁棒技术进行匹配。最终的单应性矩阵计算使用迭代最小二乘法。
- 白板和文档扫描应用 ：对于在平板扫描仪上进行的图像扫描拼接，可以通过提取特征、匹配特征并估计2D刚性变换来实现。但这种方法可能存在一些问题，如2D刚性变换在旋转角度上是非线性的，需要使用非线性最小二乘法或约束旋转矩阵为正交矩阵。此外，成对对齐过程可能会导致全局不一致，需要进行全局优化。
- 旋转全景图 ：当相机进行纯旋转时，如在大峡谷边缘拍摄，相对远处的场景，相机的运动可以看作是纯旋转。此时，两个图像之间的单应性矩阵具有更简单的形式，只依赖于3D旋转矩阵和焦距。通过估计3D旋转矩阵和焦距，可以实现更稳定的图像拼接。更新旋转矩阵的方法是在当前估计的旋转矩阵上添加一个增量旋转矩阵。
- 间隙闭合 ：在创建大的全景图时，由于累积误差，可能会出现间隙或重叠。可以通过匹配序列中的第一