关于图像拼接的方法

最近在整理一些以前做的图像拼接算法，图像拼接分为两个主要方法：

1、Pixel-based Alignment，基于像素点的方法，主要有通过像素级别的比较找到最优的目标函数，

a)      sum of squared differences (SSD)

b)      sum of absolute differences (SAD)

c)      weighted (or windowed) SSD

d)      cross-correlation，或者是normalized cross-correlation

e)      Fourier-Based Alignment

2、Feature-based Alignment,基于特征匹配的方法，该方法的主要就是找到关键点Keypoint或者interest point，然后匹配，估计单应矩阵，实现图像的对齐

键点及其特征提取方法主要有：Harris, SIFT, SURF,Hessian等，要求能够缩放，旋转，仿射，投影变化还有光照等对于特征都是不边的。

 

目前大部分的图像评价都是基于特征点匹配，特征点匹配具有速度快，匹配准等优势。

算法流程基本上如下：