内蒙古科技大学毕业设计说明书（毕业论文）
下图是检测角点的图像：
图4-5 检测角点图像
上图是全部特征点的检测，其中有很对点明显是误匹配的点，在一些地方产生了特征点的冗余，通过前面的改进算法，我们在去除误差所带来的匹配后所呈现的图像是：
图4-6 改进算法角点检测图像
在上面我们改进的RANSAC算法进行特征点的判断上，确定一个阈值，在对提取的特征点统计，最后根据阈值和统计的情况舍弃一些不是内部点的特征点，最后留下局部最
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优的匹配点，图像如下：
图4-7 局部最优的匹配点
通过上几步的改进处理，图片基本达到了要求的拼接质量，进行图像的拼接，最后得到的图像如下：
图4-8 改进算法拼接图像
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从拼接后的图像和实验结果看出，在处理的复杂程度上节约了时间，不止提高了速度，还提高的拼接图像的质量。在这个具体的实验中我们主要是讨论了：用了一些时间对传统的Harris算法的特征点聚集和冗余做了处理，在RANSAC算法上有对传统的矩阵M增加了4个判断匹配点进行判断，节约了运行时间，提高了拼接的质量。
4.5 本文两种拼接算法的对比
在本文中两种算法分别是：基于SIFT算法拼接和Harris算法拼接。在后一种算法的基础上又加入了RANSAC算法，减少了算法的计算时间。下面对各自的实用性和优缺点做一个对比： 1、实用性
在本文中对两种算法都进行了模拟实验，在实用性方面还是Harris算法和RANSAC算法更为稳定和效率更高，主要的原因还是在于对图片匹配过程中，Harris算法很巧妙的处理了各种情况的发生，虽然是在时间上浪费了很多，但是在后来的匹配和拼接过程中引入了RANSAC算法，结合两个算法的有点，提高了拼接的质量，另一个方面来说：现在的图片要讲究高分辨率和高清，在这一点上的处理SIFT就有一定的局限性，对高分辨率的处理是打不到要求，所以在这一点上，Harris算法和RANSAC算法还是有一定的发展性，但是sift算法是一个经典的算法，他的长处是具有尺度无关的特点，尤其是他的公开的源码，更是获得了诸多科学工作者的青睐。 2、优点和缺点
这两种算法都有优点和缺点，在sift算法中，虽然字啊尺度变换中具有很好的效果，但是在比如说光照、仿射的变换中的鲁棒性就差了很多，sift算法在处理技巧上还是很巧妙的。舍弃了低对比度的特征点。在最后的拼接过程中，设定阈值，排除错误的匹配，最后在基于霍夫曼聚类的理论上进行了排除误识别，很搞笑的实现了图像的拼接。在Harris算法中它对尺度的变换和边缘区域比较敏感，而sift算法就能巧妙的解决了这一点，Harris算法和RANSAC算法在技术上进行了突破，扩大了处理的范围，并且处理噪声和信息冗余方面有很不错的方法，总之无论哪种算法的拼接，都有自己的有点和特点，有自己的应用领域。科学在进步，对于这里具有挑战性的技术来说，虽然没有一个完整的理论框架，但是在这方面的研究还是比较快的，在以后我们会有一个更系统，更深入，更完整的一套拼接的理论。
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第五章 总结与展望
5.1 本文总结
本文主要是对图像的拼接做了一个研究，重点是研究了图像拼接的特征点的提取和匹配，这也是拼接的核心关键，在本文中大篇幅的对特征点的匹配和提取介绍。在研究中对这些技术的原理、步骤和优缺点进行了实验仿真，对传统的方法中做了改进，根据一定的适用范围做了对比性的研究。本文主要是针对拼接方法和匹配方法的研究，在技术上进行了改进。
首先，针对背景和研究的现状做了一个介绍，说明了图像拼接的意义，就它的重要性和应用性上做了论证，最后对本文的研究方向做了一个整体的规划。
然后，对传统的拼接的方法和流程做了一个介绍，在用到了一些技术上做了一个了解，对图像拼接前期所要做的工作进行了系统的安排，对用的技术理论和原理进行了论述。对传统的拼接方法做了一个归纳和总结，为后续的拼接奠定基础。
再次，本文采取了两种不同的算法进行比较，一种是sift算法拼接技术，另一种是Harris算法和RANSAC算法拼接技术，通过传统的方法拼接和改进后的方法拼接进行对比，充分说明各种方法的优劣性和适用范围等，在传统的基础上进行了改进，通过改进后的拼接和传统的拼接进行比较，说明了改进后的一种方法的优劣性。
最后，本文通过实验来说明了拼接的过程和结果，在实际上说明了传统方法和改进后的方法的优劣性，改进后的算法的拼接效果还是比较令人满意，但是在使用不同分辨率和质量的照片时候，会有些影响。就普遍的一些算法而言，本文中的实验方法也有一定的稳定性和创新性。
5.2 工作展望
本文在图像拼接算法的研究上提出了一种有效的算法，在图像的配准上有一定的实用性。但是作为一个重要的研究课题，这一点做的还远远不够，所以在此基础上，关于当前和以后的研究和发展方向做一个规划，首先在当前的关于图像拼接的研究和上还没有一个完整的理论基础，对研究的技术也不够系统和深入，所以对于本文的研究和改进的一些传统的算法，在应用上还是有一定的局限性，就这个技术而言，还有很大的困难，在一些应用上往往达不到人们期望的结果。所以在归纳了以前工作者的经验和以后发展
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的趋向，概括了一下图像拼接技术的发展方向。 1、尺寸大小有差别的图像拼接的实现
若两幅拼接的图像在大小上存在一定的差异，这就涉及到图像在拼接过程中的旋转和平移，这也就很容易的就在拼接过程中出现误匹配的现象，在大小不一样的拼接上，目前来说还是一个比较大的挑战，也没有一个很完美的算法，所以在普遍性的拼接上还是有很大的发展空间的。 2、自动拼接的实现
现在的拼接技术都是人工在操作，都是借助于计算机进行人工操作，并没有是实现自动的实现图像的拼接，在目前的研究上，还没有完全的实现自动的拼接，这也是图像拼接面临的一个重要的问题。 3、快速匹配算法的研究
在本文中也着重研究了几种算法的匹配，通过复杂的数学函数式推导出一些匹配的算法，像这种耗时比较大，而且是处理的数据量很大，所以在这种情况下很难保证高精度的匹配，在这方面还是很难担当的起当今实时要求。
图像拼接的研究方向也不是只有这样几个问题，作为一个热门的研究课题，图像拼接不只是对图像的简单拼接，它是对整个数字图像处理技术的研究，在技术难题和实用性上还是有很大的研究空间。在展望未来的研究，希望是能有一个完整的理论框架和系统的拼接理论，可以自动的进行不同图片大小的拼接，并且能保证拼速度和质量。
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