图像融合算法(归纳篇)

Posted 2023-03-08 松子茶

综合关注几篇的papers的图像融合算法，对整个过程作归纳，与大家分享(^_^)。基于sift特征的全景拼接方法的整个过程的大致流程：

1.  对需拼接的图像进行预处理，主要是几何校正和消噪。对于几何校正，因为我们考虑的是视频的实时处理，那么我们只需考虑摄像机的所有运动形式，其中包含8个自由度，可用投影变换来表示。H=[m0 m1 m2;m3 m4 m5;m6 m7 1]，考虑到它的算法复杂度已经有n的3次方，我们可以考虑通过控制摄像机的运动方式来减少复杂度，比如令摄像机只有平移旋转和缩放，即仿射变换，降低了一次复杂度。消噪的话考虑到DOG本身就是一种很好的带通滤波器，这一步省略。
2. 提取图像SIFT特征点描述算子。由于高斯函数是唯一可能的尺度空间核函数，所以整个SIFT算法是基于“尺度不变”的特征。
3. • 对于二维图像的尺度空间L(X,Y,σ), 水平方向和垂直方向与滤波器（高通，低通）相卷积，从而得到G(X,Y,σ),即尺度可变高斯函数。
   • 而DOG是不同尺度的高斯差分核和图像卷积而成[注]。DOG的