基于harris角点和RANSAC算法的图像拼接matlab仿真

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

MATLAB2022a

3.部分核心程序

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I1_harris   = func_harris(img1,3,para_harris,scales);% 使用自定义函数计算 img1 的角点响应
I2_harris   = func_harris(img2,3,para_harris,scales);% 使用自定义函数计算 img2 的角点响应
.........................................................................
% RANSAC 方法参数设定
% RANSAC 迭代次数
Miter = 500;
% 内点距离阈值
lvls  = 0.003;
% 最小内点数量要求
nums  = 10;
% RANSAC
[ransac_points,~]=func_ransac(harris_p1,harris_p2,mpoint,Miter,lvls,nums);
 
% 存储 RANSAC 匹配得到的正确匹配点坐标
Lens         =length(ransac_points);
X1_r=zeros(1,Lens);
Y1_r=zeros(1,Lens);
X2_r=zeros(1,Lens);
Y2_r=zeros(1,Lens);

for i=1:Lens
    p1=ransac_points(i,1);
    p2=ransac_points(i,2);
    X1_r(i)=x1(p1);
    Y1_r(i)=y1(p1);
    X2_r(i)=x2(p2);
    Y2_r(i)=y2(p2);
end

figure
subplot(1,2,1);
imshow(img1);
title('RANSAC匹配点')
hold on;
plot(Y1_r,X1_r,'ro');

subplot(1,2,2);
imshow(img2);
title('RANSAC匹配点')
hold on;
plot(Y2_r,X2_r,'go');
% 合成一幅图像展示 RANSAC 匹配结果
figure
img_match=[img1,img2];
imshow(img_match);
title('匹配结果')
hold on;
plot(Y1_r,X1_r,'rx','LineWidth',1,'MarkerSize',8);
plot(Y2_r+size(img1,2),X2_r,'gx','LineWidth',1,'MarkerSize',8);

Xm1_ransac=X1_r; 
Ym1_ransac=Y1_r;
match1=zeros(Lens,2);
match1(:,1)=Xm1_ransac; 
match1(:,2)=Ym1_ransac;

Xm2_ransac=X2_r;
Ym2_ransac=Y2_r+size(img1,2);
match2=zeros(Lens,2);
match2(:,1)=Xm2_ransac; 
match2(:,2)=Ym2_ransac;
% 绘制匹配线段连接匹配点
for i=1:Lens
    hold on;
    plot([match1(i,2) match2(i,2)], [match1(i,1) match2(i,1)],'LineWidth',1)
end
% 计算 RANSAC 方法得到的仿射变换矩阵
H_ransac = func_affine(X2_r,Y2_r,X1_r,Y1_r);
 

%生成一张新的全景图
[I1_ransac,I2_ransac]=func_trans(img1,img2,H_ransac);

 

figure
I_ransac= I1_ransac+I2_ransac ;
imshow(I_ransac);
title('RANSAC拼接结果')
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4.算法理论概述

Harris角点检测是一种局部特征检测方法，它寻找图像中具有显著局部曲率变化的位置，即边缘转折点或角点。主要通过计算图像窗口内的自相关矩阵M，并对其特征值进行评估。Harris响应函数H由自相关矩阵M的两个主特征值 λ1 和λ2 计算得到：

当H值较大时，窗口内像素的变化足够大，表明可能存在角点。

在图像拼接过程中，RANSAC用于在两幅图像的重叠区域找到正确的对应点对，即使数据中存在大量噪声和异常点。

1.随机选择一组候选点对作为基础模型（通常是仿射或透视变换模型），计算此模型参数。

2.应用模型参数A预测所有剩余点对是否符合模型，统计一致样本数。

3.重复步骤1和2一定次数（迭代次数T），选取一致样本数最多的模型作为最优模型。

4.设定阈值（如变换残差阈值t），确定最终的内点集合（即那些变换误差小于阈值的所有点对）。

5.使用内点集合重新估计变换参数，以提高精度。

综上所述，图像拼接流程：

在每幅图像中检测Harris角点，并提取特征描述符。
利用匹配算法（如SIFT、SURF等）在重叠区域找到对应的角点对。
应用RANSAC算法找出最优变换模型。
根据最优变换模型对一幅图像进行几何校正，使两幅图像的重叠部分对齐。
最后，对齐后的图像通过融合算法（如加权平均、高斯金字塔融合等）拼接成全景图像。

5.算法完整程序工程

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