文档介绍：图像拼接算法
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图像拼接简介
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图像拼接简介
图像拼接中的几个主要问题：
使用图像数据和摄像机模型对几何失真进行校正。
使用图像数据及摄像机模型进行图像对齐。
消除拼接图像中的接缝。
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摄像机运动模型
在拍摄过程中由于摄像机镜头的运动，使得拍摄到的相邻两幅图像中的景物会出现几何形变。
通过寻找能够恰当地将一幅图像与另一幅图像对准的几何变换来将两幅图像对齐。这些变换被称为对应(homography)。换句话说，这些几何变换是一种映射，
两幅有重叠区域的图像，其中一幅图像重叠区域中的一个点经过这种几何变换将被映射到另外一幅图像重叠区域中的某个点上。这样这两个点形成了对应关系。
在固定位置拍摄的条件下，我们通常使用8-参数运动模型以及其简化形式来概括或计算这些几何变换。
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摄像机运动模型
homography
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摄像机的8-参数运动模型
常见的几种几何变换：
平移（translation)
旋转(rotation)
水平切变(horizontal shear)
投影(projection)
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8-参数运动模型
假设和分别是一个象素点的新旧坐标，一个二维仿射变换可以写为：
或是

尺度和旋转
垂直切变
水平切变
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8-参数运动模型
仿射变换在统一坐标系下可以用一个矩阵相乘的形式来表示：

当引进尺度参数W后，就得到了8-参数模型：
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8－参数运动模型
平移、刚体、仿射以及透视变换对应的变换矩阵M的形式：
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图像对齐
图像对齐
找出两幅图像之间最优的空间位置和色彩之间的变换关系，使一幅图像中的点最优地映射到另一幅图像中。它是图像拼接过程中的主要任务。
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