图像拼接算法有哪些种类（【图像处理】图像拼接原理介绍）
问题
图像拼接是图像处理的基础之一 ，虽然自己并没有直接做图像拼接方面的研究 ，但在面试中却多次被问到这方面的内容 ，可见这个知识点还是很重要的 。事实上 ，很多场景都会用到图像拼接的知识 ，例如运动检测与跟踪 、游戏画面的重建等 。
本文参考自公众号“计算机视觉life ”（一个很不错的CV相关的公众号 ，有兴趣可以关注关注）关于退昂拼接的一篇文章https://mp.weixin.qq.com/s/sHv-VOnn9WHQvq4hPOLgrA 。这里主要关注在图像拼接的原理部分 ，所以对部分内容稍作删减和补充 ，主要介绍计算单应性矩阵H以及图像变形和融合 。
图像拼接介绍
图像拼接（image mosaic）是将同一场景中的两张或多张重叠图像拼接成一张更大图像的技术 ，在机器视觉 、医学成像等多个领域有着广泛的应用 。常见的图像拼接算法流程如下：
下面简单梳理一下上面步骤中涉及到的一些基本概念：
● 特征提取： 即提取输入图像中的特征 ，例如角点 、边缘等信息 。
● 图像配准： 即将同一目标场景下的两张或多张图像在空间位置上对准 。
● RANSAC： 随机抽样一致性算法 ，用来剔除异常值（误匹配点） 。
● 单应性矩阵： 即同一场景中两幅图像的空间映射关系 。
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