图片拼接镶嵌算法（image spline and mosaics经典算法）实现过程和效果展示

图片拼接镶嵌算法（image spline and mosaics经典算法）实现过程和效果展示

2010-01-01 14:56

图片拼接镶嵌（image spline and mosaics）应用很广，可以实现不同图片之间的拼接和镶嵌。这方面的一个经典算法是Peter J. Burt和Edward H. Adelson在《A Multiresolution Spline With Application To Image Mosaics》中提出的。实现该算法还需要精读一篇论文  "The Laplacian pyramid as a compact image code" (Burt & Adelson 1983)。        用Multiresolution Spline算法来消除这些痕迹。Multiresolution Spline的基本原理是使用Gaussian算子通过对图像进行层叠分解（pyramid decomposition），使用REDUCE和EXPAND算子来获得G k（Gaussian图）和L k (Laplacian图)，并在给定曲线（一般指重叠的痕迹）上对每层的两个L k图进行融合。然后将融合后的P K图放大，以得到S k（即每层的最终图像，由P k和S k+1求得）。最终的图像是S 0 。如下图所示：        实现该算法，主要需要以下步骤： 1、完成对图像的高斯和拉普拉斯金字塔存储转换。主要有以下三个函数：           [p] = gaussianPyramid(im,n,a)           [p] = laplacianPyramid(im,n,a)           [im] = collapsePyramid(p,a)       2、写出对两张图像进行融合拼接的函数：           [im] = imBlend(fg,bg,n)       3、根据不同的应用问题，可以 按照Peter J. Burt和Edward H. Adelson的经典算法的要求， 对上面的函数的进行修改。 由于该算法是比较早期提出的，现已经有许多改进。但该算法仍然是一个经典算法，通过该算法，可以进一步理解图像分层数据结构的原理和应用。        可以认真阅读论文《A Multiresolution Spline With Application To Image Mosaics》，上面对这个算法讲得很详细。另外，有个开源项目：http://enblend.sourceforge.net/，是关于图像拼接处理的，有源代码哦。 江南一点红   写于2010年第一天