1、“..... 年，尹丽华安居白夏妍妍，提出基于特征点匹配的图像拼接算法，能够得到较理想的拼接结果。 年，高健黄心汉似测度来进行配准，但实际上只是种半自动的配准方法。 年，针对动态全景图像拼接，由杜威李华两人提出了种应用于动态场景的全景图表示方法，可以将视频纹理和全景图结合起来，构造出动态全景图。 年，侯似测度来进行配准，但实际上只是种半自动的配准方法。 年，针对动态全景图像拼接，由杜威李华两人提出了种应用于动态场景的全景图表示方法，可以将视频纹理和全景图结合起来，构造出动态全景图。 年，侯舒维，郭宝龙提出了种图像自动拼接的快速算法，改进了现有基于灰度级相似的图像拼接方法。 年，尹丽华安居白夏妍妍，提出基于特征点匹配的图像拼接算法，能够得到较理想的拼接结果。 年......”。

2、“.....这种算法使整个图像拼接过程的准确性和实时性两方面都达到了明显的改善。 随着人们对图像拼接算法研究的深入，逐渐将稀疏分解矩阵引入图像拼接领域。 年，葛仕明程义民曾丹何兵兵提出的基于稀疏特征匹配和变形传播的无缝拼接，在该领域取得了巨大突破。 图像拼接的流程图像拼接的方法很多，不同的算法步骤会有定差异，但大致的过程是相同的。 般说来，图像拼接技术，按其工作流程主要分为三个部分图像预处理，图像配准和图像线性插值拼接。 其中图像配准是整个图像拼接技术的核心部分，直接决定了图像拼接结果的好坏。 图像预处理是图像拼接技术的第步，在进行图像采集时，往往不能保证摄像设备始终保持同角度和方向光线的不同也会造成采集图像灰度差异大等问题，图像预处理主要完成对待拼接图像进行几何畸变的校正......”。

3、“.....以及对待处理图像进行傅立叶变换小波变换稀疏分解等操作。 图像配准主要指对参考图像和待拼接图像中的匹配信息进行提取，在提取出的信息中寻找最佳的匹配，图像配准是整个图像拼接技术的核心。 图图像拼接流程图本设计的研究目的及意义图像匹配是计算机视觉研究领域中热点问题，也是视觉理论和应用的基础，基于角点匹配算法与基于模板等其他的匹配拼接算法相比，在没有增加计算量的基础上提高了匹配速度和精度，同时对亮度差异的抗干扰能力有定增强。 因此，实现精确稳定快速图像匹配算法有利于对视觉信息后续处理研究。 参考图像待拼接图像图像预处理图像预处理检测角点，筛选合适的角点对般为两对利用角点对，线性插值拼接，实现全景显示二〇年六月十日星期六第章角点检测及实现角点定义图像匹配的算子......”。

4、“..... 角点，又称为兴趣点，是像素点在其邻域内的各个方向上灰度变化量足够大的点，且大于阈值的点。 它是种重要的图像特征点，包含了图像中丰富的二维结构信息，广泛应用于各种图像处理技术中。 角点最大的优点是它所代表的局部结构关系信息不会因为视角的不同而改变，这在三维物体识别上很有用。 此外，角点特征也常用在汉字识别，染色体识别等应用系统中。 常用角点检测的算法算子算子是和提出的种基于信号的角点特征提取的算子。 其处理过程表示如下式中为方向上的梯度，为方向上的梯度，为高斯模板，为矩阵的行列式，为矩阵的迹，为常数，表示图中相应像素点的兴趣值。 小波变换算子小波变换算子可以非常有效地用于信号的多分辨率局部分析，它已经被成功的用于许多图像分析领域。 对于图像配准来说......”。

5、“.....根据小波变换能够反映图像的阶跃型边缘突变点的性质，可以利用小波变换提取用于图像二〇年六月十日星期六给定经验阈值，将兴趣值大于该阈值的点作为候选点，阈值的选择应以候选点中包括所需要的特征点，而又不含过多的非特征朱正明，姜明，马小明基于特征点匹配的图像拼接系统林业科学张桦场景图像拼接关键技术研究天津大学博士学位论文刘卫国程序设计与应用第二版高等教育出版社年月第二版二〇年六月十日星期六附录读入参考图像构造出离散滤波器，在尺度上，采用二维离散小波变换的快速算法计算每个点,的离散二进小波变换,。 点,的模值为具有个像素。 在个尺度上对进行分解，即二〇年六月十日星期六尺度,。 选择适当的二维平滑函数,，定义小波为已经被成功的用于许多图像分析领域......”。

6、“.....由于两幅图像中共同特征往往是大而强的边缘信息，根据小波变换能够反映图像的阶跃型边缘突变点的性质，可以利用小波变换提取用于图像配准的特征点。 假设图像梯度，为方向上的梯度，为高斯模板，为矩阵的行列式，为矩阵的迹，为常数，表示图中相应像素点的兴趣值。 小波变换算子小波变换算子可以非常有效地用于信号的多分辨率局部分析，它提出的种基于信号的角点特征提取的算子。 其处理过程表示如下式中为方向上的的局部结构关系信息不会因为视角的不同而改变，这在三维物体识别上很有用。 此外，角点特征也常用在汉字识别，染色体识别等应用系统中。 常用角点检测的算法算子算子是和点，又称为兴趣点，是像素点在其邻域内的各个方向上灰度变化量足够大的点，且大于阈值的点。 它是种重要的图像特征点......”。

7、“.....广泛应用于各种图像处理技术中。 角点最大的优点是它所代表处理检测角点，筛选合适的角点对般为两对利用角点对，线性插值拼接，实现全景显示二〇年六月十日星期六第章角点检测及实现角点定义图像匹配的算子，主要是用来提取两幅配准图像中的角点。 角拼接算法相比，在没有增加计算量的基础上提高了匹配速度和精度，同时对亮度差异的抗干扰能力有定增强。 因此，实现精确稳定快速图像匹配算法有利于对视觉信息后续处理研究。 参考图像待拼接图像图像预处理图像预佳的匹配，图像配准是整个图像拼接技术的核心。 图图像拼接流程图本设计的研究目的及意义图像匹配是计算机视觉研究领域中热点问题，也是视觉理论和应用的基础，基于角点匹配算法与基于模板等其他的匹配边缘提取直方图处理等图像处理的基本操作建立图像的匹配模板......”。

8、“..... 图像配准主要指对参考图像和待拼接图像中的匹配信息进行提取，在提取出的信息中寻找最预处理是图像拼接技术的第步，在进行图像采集时，往往不能保证摄像设备始终保持同角度和方向光线的不同也会造成采集图像灰度差异大等问题，图像预处理主要完成对待拼接图像进行几何畸变的校正，包括去除噪声定差异，但大致的过程是相同的。 般说来，图像拼接技术，按其工作流程主要分为三个部分图像预处理，图像配准和图像线性插值拼接。 其中图像配准是整个图像拼接技术的核心部分，直接决定了图像拼接结果的好坏。 图像，逐渐将稀疏分解矩阵引入图像拼接领域。 年，葛仕明程义民曾丹何兵兵提出的基于稀疏特征匹配和变形传播的无缝拼接，在该领域取得了巨大突破。 图像拼接的流程图像拼接的方法很多......”。

9、“.....这种算法使整个图像拼接过程的准确性和实时性两方面都达到了明显的改善。 随着人们对图像拼接算法研究的深入侯舒维，郭宝龙提出了种图像自动拼接的快速算法，改进了现有基于灰度级相似的图像配准的特征点。 假设图像具有个像素。 在个尺度上对进行分解，即二〇年六月十日星期六尺度,。 选择适当的二维平滑函数,，定义小波为构造出离散滤波器，在尺度上，采用二维离散小波变换的快速算法计算每个点,的离散二进小波变换,。 点,的模值为,相角为,然而，模极大值点就是该点的模大于在相角方向上的两个相邻位置上模值的点。 当模极大值点大于所设定的门限值时，则该点被认为是特征点。 算子算子是提出的利用灰度方差提取点特征的算子。 其提取点特征的步骤为计算各像元的兴趣值......”。