图像拼接--Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features

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本文介绍了一种基于不变特征的自动全景图像拼接方法，使用SIFT特征点匹配，通过RANSAC算法求解Homography矩阵，再利用bundle adjustment优化相机参数，最后采用multi-band blending技术生成高质量全景图。

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Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features
《International Journal of Computer Vision》 , 2007 , 74 (1) :59-73

本文提出使用 SIFT 做特征点匹配，然后用 bundle adjustment 计算图像坐标转换参数（类似 Homography），最后使用 multi-band blending 得到最终的拼接图

算法流程如下所示：
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1）提取 SIFT 特征点
2）使用 k-d tree 做特征点匹配
3）对每个图像：
（1）提出 m 个 和该图像最匹配的图像
（2）使用 RANSAC 寻找几何位置一致的匹配对求解 homography
（3）使用一个 probabilistic model 验证 匹配是否正确
4）对不同场景图像进行聚类
5）对于每个场景图像
（1）使用 bundle adjustment 求解所有相机的旋转参数和相机焦距
（2） 使用 multi-band blending 拼图

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Connected components of image matches
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automatic straightening
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gain compensation
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Multi-band blending
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Stitching with rotation and zoom
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