图像拼接技术步骤归纳

    随便拍摄两张图片（图1和图2），两图之间有相同的拍摄区域，需要将两幅图无缝拼接在一起，完全接壤。（不就是全景拼接嘛！！）

    有人说：既然两图有同样的区域，把相同的区域重合起来不就行了吗？

    非也非也~！由于镜头拍照的位置不同，会导致图1和图2虽然有相同的拍摄区域，但是并不能简单地将图2和图1重叠的区域覆盖进行拼接。因为，拍摄图1和图2时，相机的世界坐标位置基本都会发生变化。试想一下，你首先站在A位置看物体1，然后换到B位置再看物体1，物体1虽然仍然在你的视野中，但是，它在你眼中与周围参照物的距离都会发生变化（除非你只是转一下眼珠）。

    

     所以，我们要有将图2进行透视变换的一个过程，变换后的图2在进行简单的平移后就能完全与图1中的重叠部分重合。

    总体思路就如上面所述，那么，我们来看看具体的操作步骤吧（如有错误欢迎指正）：

     步骤一、首先需要将图像进行桶形变换。该变换的主要目的是为了减少拼接后图片的畸变。
     如果没有进行桶形变换，拼出的图片可能是这样：

    

    如果还有更多的图片，拼出来的结果可能会更加夸张：

    

    那为什么桶形变换后就能改善拼接效果呢？作者认为由于图1和图2的重叠区域主要是在边缘，进行桶形变换后缩减了边缘图像匹配的发散，尽量让匹配点的纵坐标的差值减小，缩减透视变换后的变形。

    步骤二、桶形变换后，需要找到两幅图中相同的特征点，也就是 特征点匹配。

     在此首先需要计算特征点，然后将特征点进行匹配（可用到的特征有sift、surf、fast、角点等）。作者用的是sift，它具有旋转不变性和缩放不变性，效果很好，理论资料以及代码都可以在网上找到，这里不作详解，只是速度非常慢，如果只是离线计算透视矩阵，可以考虑选用它。

    步骤三、经过上面步骤后，我们获得了特征匹配点（即图1和图2中同样特征点分别在两图中的坐标），但是经过观察，所匹配的点并不会百分百正确，有少数匹配点是不正确的（如下图中最长的那根黄线，明显找错位置了，但如果绝大多数匹配点都找错了，那就没有往下继续的必要了，而该回头看看是不是重叠区域过少，或者图片特征点太少造成的，再或者特征点计算的算法本身就有错误），透视矩阵需要选取4对特征点计算（如有时间讲解一下透视矩阵的计算过程，先占一个坑），万一选中了不正确的匹配点，那么计算的透视矩阵肯定是不正确的。因此，为了提高计算结果的鲁棒性，我们下一步就是要把这些不正确的匹配点给剔除掉，获得正确的透视矩阵。

    那要如何剔除不正确的匹配点呢？在这里使用了一个暴力的方法RANSAC（我觉得经过这一步骤已经可以把匹配错误的点给剔除掉了，除非匹配错误的点数大于匹配正确的点数）：随机抽取不同的4对特征匹配坐标（在图1中随机抽取4个特征坐标，以及这4个特征坐标在图2中匹配的4个特征坐标，组成4对特征匹配坐标），利用这4对特征匹配坐标计算出透视矩阵H1（3x3的一个矩阵，图2经过透视矩阵变换后，可以把图2映射到图1的坐标空间中，再将图2进行简单的平移即可与图1实现无缝拼接），再将图2中所有特征匹配点经过该透视矩阵H1映射到图1的坐标空间，然后与图1匹配点实际坐标求欧氏距离（就是为了验证计算出来的这个H1矩阵是否满足绝大多数特征匹配点）；之后重复上面内容，再随机抽取不同的四组特征匹配坐标，再计算透视矩阵H2，再求欧式距离，如此重复多次（次数自己定，本人取了1000次）。最后以欧式距离最小的那个透视矩阵（表示这个特征矩阵H满足最多的特征匹配点，它最优秀）作为最终计算结果，同时将欧氏距离过大的匹配特征点剔除（表示由这4组计算出来的透视矩阵满足不了绝大多数匹配点）。这时可以看到下图中，不正确的匹配点已经剔除了。而为什么说这种方法暴力呢？因为它每计算一次透视矩阵，就要用这个透视矩阵把所有的匹配点都测试一遍，如果匹配点的数量太多，速度会很慢。

    步骤五、最后，我们对图2进行透视变换，与图1进行拼接，来看看拼接效果吧，是否做到了无缝呢？对的，图像基本做到无缝了，但是你还能看到有明显的衔接线条存在，如果重叠区域用模糊处理后，衔接线条应该就不会那么明显了。

    什么？你还想看看没经过桶形变换就进行拼接的效果？

四、总结