图像拼接过程中的颜色亮度问题（图像融合）

Nancy_9820 2014-01-07 02:42:02

如图，是四副图像拼接而成，我怎么把拼接线处左右的图像过渡的自然一点，且四副图像的明暗度调整的不是差别太大。。。

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zhoujk 2014-02-06

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在 PS 中玩一下通明通道。你就知道该怎么做了

悟空不帅 2014-01-24

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使用高斯金字塔

crystal02 2014-01-23

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泊松方程求解速度比较慢，不知道楼主对检测时间有没有要求。

u013529129 2014-01-21

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可以考虑利用泊松方程，对图像在拼接处进行融合。可搜索image edit相关技术。

生生不息的海龟 2014-01-17

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边缘位置高斯滤波

青松2 2014-01-09

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先用PHOTOSHOP做一下就有思路。羽化

在视频监控应用中，如何有效实现宽视场范围视频的完整获取，是视频监控系统的关键功能之一。本文针对多摄像头硬件平台，重点研究 360 度全景视频拼接的实现技术。在保证高质量的拼接图像的前提下，满足实际应用场景的实时性要求是本文算法设计的主要目标。针对全景拼接在视频监控领域这一应用背景，本文对多摄像头系统全景拼接存在的一些优势和约束进行详细分析，并在此基础上，采用多个广角镜头进行视频图像采集，实现摄像头个数和单个镜头视角之间的合理折中。在控制成本的前提下，有效实现水平方向 360 度无盲区监控。针对全景视频拼接算法的实时性能和拼接效果，本文重点在以下几个方面开展了研究工作： 1、本文采用普通的监控 CCD 单板机和广角镜头组装摄像单元，对多个摄像单元通道采用多线程同步视频采集。针对普通监控镜头采集图像质量不高的问题，提出基于颜色校正板的颜色校正方法，对输入图像进行预处理，有效改善图像质量。并采用基于灰度均值的方法，对相邻图像的重叠区域进行亮度调整。 2、本文基于经典的直线标定法思想，提出两步法镜头矫正方案。通过所提出的直线标定法对镜头进行一次矫正，然后通过手动设置并调节畸变参数，对矫正后的图像进行二次矫正，所提出的算法能保证良好的镜头矫正效果。 3、研究了柱面投影模型的原理，提出将柱面映射的投影中心修正为镜头畸变中心，克服了由于畸变和透视失真等因素造成的重叠区物体成像尺寸不一致的问题。然后，利用所提出的坐标映射表的方式，一次性实现镜头畸变矫正和柱面映射，有效提高了算法执行速度。 4、分析了基于 Harris 特征和 SIFT 特征的配准算法原理。SIFT 特征配准算法鲁棒性高，但难以满足硬件系统的实时性要求；基于 Harris 特征的配准算法复杂度低，但难以应对广角镜头畸变引起的图像质量差的问题，匹配性能较差。最后采用了基于积分图像的快速归一化互相关配准方案，实验验证了算法的可行性和有效性。 5、此外，在图像融合方面，基于经典的多频带融合算法，结合线性融合的思想，优化了一种简单的多分辨率线性融合方法。在保证融合质量的基础上，提升了速度。关键字：多镜头多传感器；图像配准；全景拼接；实时监控；广角镜头

针对目前多数拼接算法正确匹配率低、耗时及误差大的问题，提出了基于匹配策略融合的改进图像拼接算法。首先仅在图像的重合区域提取SIFT特征点，并计算SURF特征描述符；其次，融合改进的最近邻比次近邻、双向交叉检查及匹配差值的阈值化三种匹配策略，结合坐标约束及RANSAC算法完成特征匹配；最后，提出利用配准参数计算任意图像到参考图像坐标空间的投影变换模型的方法，并利用多线程技术将所有图像投影至参考坐标系，经过亮度校正、加权融合后合成全景图。实验结果表明，提出的拼接算法正确匹配率提高了10%~20%，拼接总耗时约为传统逐帧扩大式拼接算法的1/3，且累计误差大大降低，拼接图像畸变小。

基于亮度与白平衡自动调整的图像拼接算法。

图像拼接 图像拼接的算法思路主要包括以下步骤：特征提取：首先，算法需要从待拼接的图像中提取出关键的特征点。这些特征点通常是图像中独特的、具有代表性的部分，如边缘、角点、纹理等。常用的特征提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。特征匹配：提取出特征点后，算法需要找到这些特征点在待拼接图像之间的对应关系。这通常通过计算特征点之间的相似度来完成，如欧氏距离、余弦相似度等。匹配的特征点对将作为后续图像变换和配准的依据。几何变换：在找到特征点对后，算法需要根据这些点对计算出图像之间的几何变换关系，使得待拼接的图像在空间上能够对齐。这通常涉及到仿射变换、投影变换等复杂的数学计算。通过几何变换，可以消除图像之间的旋转、缩放、平移等差异。 图像融合：在图像对齐后，算法需要进行图像融合，将多个图像合并成一个无缝拼接的图像。这个过程需要处理图像之间的亮度、色彩等差异，使得拼接后的图像看起来自然、连贯。常用的图像融合方法包括加权平均、拉普拉斯金字塔融合等。此外，还有一些其他的算法思路可以用于图像拼接，如基于区域相关的拼接算法、基于频域

针对快速鲁棒特征(SURF)算法的拼接结果图像,会出现明显的拼接线与过渡带的问题,提出一种改进的基于SURF特征匹配的图像拼接算法。在剔除误配点时,采用改进的随机抽样一致(RANSAC)算法调整采样概率,以更少的时间获取正确模型,提高算法效率。在图像融合时,先对输入图像进行亮度均衡预处理,然后再使用加权平滑算法进行融合,从而消除结果图的拼接线和过渡带,提高图像拼接质量。实验表明,改进算法能保持SURF算法的优良特性,进一步提高SURF算法匹配效率,并能有效消除拼接线和过渡带,使图像拼接质量得到显著提高。

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