【图像拼接】基于SIFT/SURF特征算法的图像拼接，matlab实现
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本次案例是基于SIFT/SURF特征算法的图像拼接，用matlab实现。
一、案例背景和算法介绍
前面的博客文章我们介绍图像处理的一个重要领域算法：图像匹配。图像匹配的算法比较多，有基于SIFT、SURF、Harris、墨西哥帽（Marr）小波等特征的匹配算法。前期介绍的算法如下：
SIFT匹配：基于SIFT算法的图像匹配（【图像匹配】基于SIFT算法的图像匹配，matlab实现-CSDN博客）
SURF匹配：基于SURF算法的图像匹配（【图像匹配】基于SURF算法的图像匹配，matlab实现-CSDN博客）
Harris匹配：基于Harris算法的图像匹配（【图像匹配】基于Harris算法的图像匹配，matlab实现-CSDN博客）
墨西哥帽（Marr）小波：基于墨西哥帽小波（Marr小波）算法的图像匹配（【图像匹配】基于墨西哥帽小波（Marr小波）算法的图像匹配，matlab实现-CSDN博客）
下面介绍一下图像拼接算法。
图像拼接算法主要分为两大部分，一是特征匹配，二是图像的拼接。之前的博客文章已经对各种典型的特征匹配算法做了介绍，下面具体细说一下拼接算法。
拼接的主要步骤如下：
1、根据输入的参考图像、待配准图像，选取特征算法（比如SIFT\SURF\Harris等），进行匹配，得到去除误匹陪后的匹配点
2、根据匹配点参数，对参考图像进行变换（可用matlab的imtransform函数）
3、对拼接图像重叠部分像素值处理，计算图像重叠区域，设置渐变系数，进行插值处理
根据特征匹配的算法情况，可以完成基于SIFT特征算法的图像拼接、基于SURF特征算法的图像拼接、基于Harris特征算法的图像拼接等等。
本次介绍的案例，主要是用了sift和surf这两个算法做的图像拼接，打包到GUI上展示。
下面看看具体的matlab实现效果。
二、Matlab实现效果
SURF拼接效果：
SIFT拼接效果：
