嵌入式图像拼接算法的设计与实现综述报告.docx

嵌入式图像拼接算法的设计与实现综述报告
嵌入式图像拼接算法是针对长宽比不同或者角度不同的图像进行组合，最终生成一个完整的图像。在嵌入式系统中，图像拼接是一项重要的功能，用于拼接全景图像、三维模型等等。本综述将介绍嵌入式图像拼接算法的设计与实现。
1.图像匹配算法
图像匹配是图像拼接的基础，通过图像匹配可以找到两张图像之间的相似点，再用这些点进行图像拼接。在嵌入式系统中，常用的图像匹配算法有SIFT算法、SURF算法和ORB算法等。其中SIFT算法的优点是抗旋转性能好，但速度较慢，适用于一些对时间要求较低的场合。SURF算法相对SIFT算法的速度有所提高，但对角度的扰动较大，适用于对速度要求更高的场合。ORB算法是SIFT和SURF的综合，既考虑了速度，也保证了准确性。
2.像素配准与图像拼接
像素配准是将相似点对齐到同一坐标系中，使两幅图像之间的变换关系尽可能小。常用的像素配准方法有相位相关法、互相关法、最小二乘法、SIFT算法等。在确定了相似点的基础上，可以进行图像拼接。
图像拼接有两种基本方法：基于单应性矩阵的变换和基于特征点的拼接。基于单应性矩阵的变换是指寻找一个变换矩阵，使得两张图像中的对应点变换为同一坐标系中的同一点，从而可以进行拼接。基于特征点的拼接是基于图像中的特征点进行拼接，将图像中的特征点通过匹配进行对齐，再通过保证相邻区域处像素连续，进行图像拼接。
3.基于全景拼接的算法
全景拼接是指将多张图像拼接成一幅完整的全景图像，它是图像拼接的重要应用之一。全景拼接的基本思路是建立每张图像之间的映射关系，进而搭建一个三维模型，通过对模型进行拼接来生成全景图像。全景拼接算法有两种基本方法：基于特征点的全景拼接和基于重叠区域的全景拼接。基于特征点的全景拼接主要用于少量图像拼接，依赖于单应性矩阵变换。基于重叠区域的全景拼接则是将所有图像的重叠区域用于整合，达到无缝地拼接接的效果，对CPU和内存的要求较高。
综上所述，嵌入式图像拼接算法是多种算法相结合的结果，依赖于像素配准、图像拼接和全景拼接等技术，实现了嵌入式系统中图像拼接的功能。在实际应用场景中，需要针对不同的场景选择合适的算法，才能实现准确、高效、稳定的图像拼接。