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图像拼接就是把针对同一场景的相互有部分重叠的一系列图片合成一张大的宽视角的图像．拼接后的图像要求最大程度地与原始图像接近，失真尽可能小，没有明显的缝合线．2003&年，美国“勇气号”和“机遇号”火星探测器发回了大量的火星地面照片，科学家们就是运用图像拼接技术合成了火星表面的宽视角全景图像．
&&&&&&&&图像拼接技术在宇宙空间探测、海底勘测、医学、气象、地质勘测、军事、视频压缩和传输，档案的数字化保存，视频的索引和检索，物体的3&一D&重建，军事侦察和公安取证，数码相机的超分辨处理等领域都有广泛的应用．主要表现为：
( l&）全景图和超宽视角图像的合成：将普通图像或视频图像进行无缝拼接，得到超宽视角甚至36&。。的全景图，这样就可以用普通相机实现场面宏大的景物拍摄；
( 2&）碎片图像的组合：将医学和科研的显微碎片图像或者空间、海底探测得到的局部图像合成大幅的整体图像；
( 3&）虚拟现实：图像拼接是虚拟现实领域里场景绘制( Image&一based Rendering , IBR&）方法中的一项基本技术，利用图像拼接技术可以生成全方位图像，用全景图表示实景可代替3D&场景建模和绘制.
2&图像拼接算法分类
&&&&原始图像的性质是影响图像拼接算法的最重要因素．原始图像得到的方式不同，图像整体性质也有很大差异，需要使用不同的拼接算法．大致可分为如下几类：
2 . 1&柱面／球面／立方体全景图拼接
&&&&&全景图的表示模式主要有球面全景图、柱面全景图和立方体全景图．柱面全景图易获得，能生成任意视线的场景，但对垂直方向的视域有限制；球面全景图能完整地表达整个视点空间，但会导致在两极的场景扭曲变形；立方体全景图一般由6&幅广角为90&”的画面组成，易于数据的存储，便于显示，主要应用于三维虚拟现实领域．柱面模型是最普遍采用的全景图拼接模型，该方法要求相机绕垂直转轴（如三脚架）作水平转动．将图像投影到一个统一的柱面上之后，拼接间题就转化为在柱面上图像间的平移间题，Heung&一Yeung Shum&等提出的同心圆拼接算法［z&］是一种依赖于相机参数的方法，该算法可看作是柱面模型的变异．
2.2&荃于透视变换的拼接
&&&&透视变换的拼接田对相机的运动没有严格的限制，但为了防止视差的出现，要求被拍摄的景物是一个近似的平面．拍摄中，景物距离相机足够远即可把它视为平面．当获得的是排列顺序未知的碎片图像，或相机的运动方式未知，可采用这种模型．
2.3&基于仿射变换的拼接
&&&&仿射变换常作为基于透视变换全景图的一种近似，在相机倾斜角度不大、焦距足够大的时候可获得较好的匹配结果．
2.4&基于图像检索的图像拼接
&&&&运用基于内容的图像检索方法进行图像拼接是一种结合图像数据库、图像检索、模式识别等技术的拼接方法闭．首先把原图分成很多小块，然后对每个小块，从图像数据库中找到与之在视觉上最相近的图像，最后用替代的方法把从数据库中选出的图像组成一张大图．
3&图像拼接算法概述
图像的拼接过程一般由拼接预处理、图像配准、图像缝合三个步骤组成．拼接流程．
3 . 1&预处理算法
&&&&图像拼接预处理的主要目的是保证下一步图像配准的精度，对原始图像做一些折叠变化和坐标变换，初略定位，找到大致的重叠区域，缩小匹配范围，提高速度．
3 . 2&图像配准算法
&&&&图像的质量主要依赖图像的配准精度，配准算法既要保证配准的精度，又要使计算量不至于过大．其核心间题是：寻找一个变换，使图像间相互重叠的部分对准，并“缝合”成为一个新的大画面的视图．精确配准的关键就是要有能很好的描述两幅图像之间转化关系的模型，大部分的拼接都采用对应匹配（homographic mapping&）模型，即原始图像是由针孔相机拍摄的投射图像，相机的运动主要是绕其光学中心的摇镜、平移、倾斜、旋转和缩放．
&&&&为了提高精度和降低计算复杂度，基于特征的算法往往与其他的方法相结合．SHU&等［l0&〕 提出了基于相位相关和KLT&特征跟踪的拼接算法．先用相位相关算法来进行初步的图像对齐，然后用KLT&算法优化其结果，给后续的Leven - berg&一Marquardt ( L&一M&）算法提供更好的初始值，这种算法不需要知道任何相机参数和景深信息，能降低迭代次数减少计算时间，但只适合图像之间仅存在平移变换的情况．文献「26&〕 用基于现实场景特性分析的全平面补片作为特征，并用解释树来表示这种特征，通过对解释树的搜索来完成图像的配准，
4&结论与展望
&&&&图像拼接技术作为数字图像处理的一个重要分支，不断与其它学科结合，发展速度日新月异．但是还有许多问题需要进一步解决．首先，对于全局运动位置不规则，背景光线变化剧烈，图像排列顺序未知的图像拼接依然没有很好的算法；另外，对于存在局部运动的图像拼接依然是一个值得探讨的问题．在已知的诸多成熟算法中，都对相机或者摄像机的运动有很明确的限制，但在现实生活中，许多图像都是由不规则运动的相机拍摄的，图像之间存在很大的几何形变和光度色度变化，这给高质量的拼接带来很大的难度．
&&&&未来，希望能够建立完备的图像拼接理论，在图像的配准、光色度的混合，多幅图像缝合时的累计误差的降低方面建立更精确的的数学模型，找到鲁棒性更高的算法．可以进行基于特征与光流的混合算法的探讨，建立解决拼接时图像平滑度与保真度矛盾的明确表达式．
&&&&总之，图像拼接的发展要与多媒体技术、虚拟现实技术、通信理论、信号处理、模式识别等多个学科结合，才能产生新的思路并实现质的突破．
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产品拼音搜索页：卫星影像融合、色彩增强、影像纠正、影像拼接介绍
北京揽宇方圆卫星遥感影像原始数据处理工作。数据处理的主要内容包括：纠正、融合、调色、图幅整饰等。所提供的成果数据将可以直接应用于相应的平台系统中。卫星影像全国连续,多次重复拍摄,北京揽宇方圆能进行多颗同分辨率国内外卫星星座组合,多源同质遥感卫星影像获取处理。
3.1 原始数据验收：验收相关参数为：云量、范围、数据格式、质量要求、产品类型等 3.2 处理步骤：影像融合、色彩增强、影像纠正、影像拼接、图幅裁切等
影像融合调色 a、基本要求
1、相同季节融合调色后影像要色调基本一致，不同季节影像色彩应反映当时地类光谱特征。
2、根据影像波段的光谱范围、地物和地形特征等因素，选择能清晰表现土地类型特征和边界、色彩接近自然的融合算法。
3、融合影像应无重影、模糊等现象。
4、全色数据不融合。
5、融合影像无重影现象，多光谱影像的颜色在融合前后应保持一致。 b、融合方法选择
选取融合方法的原则：
1) 能清晰地表现纹理信息，能突出主要地物（如水体、建筑物、耕地、道路等）。
2) 影像光谱特征还应真实、准确、无光谱异常。
3) 各种地类特征明显，边界清晰，通过目视解译可以区分不同地类信息。
4) 融合影像色调均匀、反差适中、色彩接近自然真彩色。
在遥感影像处理过程中，采用 PANSHARP融合方法进行融合。
多光谱影像融合后效果 c、融合后影像调色
融合后影像调色是保证成果质量的重要技术环节，融合后影像通常亮度偏低、灰阶分布动态范围小，色彩不够丰富。需要采用线性或非线性拉伸、亮度对比度、色彩平衡、色度、饱和度和明度调整等方法进行色调调整。调色处理后的影像要达到灰阶分布具有较大动态范围，纹理清晰、色调均匀、反差适中，色彩接近自然真彩色，可以清晰判别重要地类类型。
较小灰度动态范围
较大灰度动态范围
为了形成完整的提取区影像文件，对分块融合的影像须进行色调调整。色调调整时应保留多光谱影像的光谱信息和全色影像的纹理细节，以便各地类信息边界准确。同时，注意视觉效果，为去除杂色保证整体反差，必要时牺牲部分光谱信息和纹理，达到自然真彩色的效果。
自然真彩色的效果图（贵州山区梯田） d、融合调色效果检查
1．检查融合影像整体亮度、色彩反差是否适度、是否有蒙雾。
2．检查融合影像整体色调是否均匀连贯。不同季节影像只要求亮度均匀，植被变化引起的色彩差异可不考虑。
3．检查融合影像纹理及色彩信息是否丰富，有无细节损失，层次深度是否足够，特别是各植被、地物等地类是否可见和容易判读。
4．检查清晰度。判断各种地物边缘是否清晰明确。
3.2.2正射纠正 a、纠正控制点选取
1. 采用提供的控制点（或基础底图）和高程数据为纠正基础,纠正控制点要均匀分布，控制区域大于片区范围。山地适当增加控制点。
控制点点位示意图
2. 应选取影像清晰、易于判别、明显的特征点，如较细的正交道路交叉处等位置。
道路交叉处布点
3. 相邻景重叠区选取不少于3个公共点，上下相邻的影像由于重叠较少，较难实现共用控制点时，在实际工作中，尽量采用独立控制点。
4. 控制点选取时，应避免在盘山路、高速路或高架桥附近选点，较好的点位应位于地势较平坦、高差起伏较小的道路交叉点。 b、纠正模型
纠正模型采用物理模型或有理函数模型。 c、纠正方法
1．单景纠正
不同轨道、不同时相影像，通常对单景数据采用严格物理模型或有理函数模型进行正射纠正。如下图所示。
2. 单轨纠正
对同轨道、同时相影像，可自然拼接、消除重叠误差后采用有理函数模型进行正射纠正。如下图所示。
3．区域纠正
工作区涉及连片多景同源遥感数据时，优先使用区域纠正方法进行整体纠正，采用严格物理模型或有理函数模型。如下图所示。
由于影像纠正过程中，控制点的误差、DEM的误差、计算过程中重采样的误差等，造成了同一地面特征在不同影像上有不同的地面测量坐标。同时，由于成像时太阳高度角及大气环境的不同以及成像时间的差别，使相邻影像呈现出不同的辐射特征，因此，影像镶嵌时除了要满足在镶嵌线上相邻影像的细节在几何上一一对接外，还要求相邻影像的色调保持一致。如果两幅或多幅相邻影像时相不同且季节反差较大时，如在相邻影像上，冬季时植被较少，夏季时植被丰富，不可进行平滑严格使其色调保持致，否则会导致影像失真。
镶嵌时应对多景影像数据的重叠带进行严格配准，镶嵌误差不低于配准误差。镶嵌影像应保证色调均匀、反差适中，镶嵌区应保证有10-15个像素的重叠带。 a、镶嵌原则
1、镶嵌原则上只针对采样间隔相同影像，制作工作区该采样间隔IMG文件。采样间隔不同的影像，原则上相互之间不进行镶嵌。
2、镶嵌前进行重叠检查。景与景间重叠限差应符合要求。重叠误差超限时应立即查明原因，并进行必要的返工，使其符合规定的接边要求。
3、镶嵌时应尽可能保留分辨率高、时相新、云雾量少、质量好的影像。
4、选取镶嵌线对DOM进行镶嵌，镶嵌处无地物明显错位、模糊、重影和晕边现象。
5、时相相同或相近的镶嵌影像纹理、色彩自然过渡；时相差距较大、地物特征差异明显的镶嵌影像，允许存在光谱差异，但同一地块内光谱特征尽量一致。 b、重叠精度检查
叠加相邻纠正单元，采用“拉窗帘”方式逐屏幕目视检查相邻纠正单元间重叠区域的精度，若同名地物出现“抖动”或“错位”现象，则量测该处同名点误差，两者相对精度应满足下表要求。
“拉窗帘”检查接边精度
重叠误差限差
平地、丘陵地
（采样间隔）
山地、高山地
（采样间隔）
注：平面精度误差因控制点分布、数量及高程数据等控制资料精度不足引起，如高精度控制资料难以获取原因导致的超限问题，可根据实际情况放宽限差要求。 c、影像镶嵌
1、镶嵌线选取
镶嵌线应尽量选取线状地物或地块边界等明显分界线，以便使镶嵌影像中的拼缝尽可能地消除，使不同时相影像镶嵌时保证同一地块完整,有利于判读。且镶嵌后影像应避开云、雾、雪及其他质量相对较差的区域，使镶嵌处无模糊、重影现象。
对重叠精度满足要求的相同采样间隔纠正后影像进行镶嵌。当相邻两景影像时相或质量相差不大时，保持影像纹理、色彩自然过渡；时相差距较大、地物特征差异明显时，保持各自的纹理和色彩，但同一地块内光谱特征保持一致。
影像镶嵌线勾绘示意图
镶嵌匀色前后效果对比
按照1:10000标准分幅外扩50米对镶嵌影像进行裁切生成分幅影像。
2. 地物信息的提取和分类。信息提取的主要内容包括：
（1） 城市建筑用地：楼房、道路、平房(居住用平房、工业用平房、商业用平房)；
（2） 建筑裸地、闲置多年土地、农业用地（种植地、大棚等）；
（3） 城市绿地：园林地、小区绿地、交通绿化地、草地（公园草地、小区草地、高尔夫草地）、林地（常绿林、针叶林、灌木林）；
其他特征地物内容可根据监测中心要求进行补充，部分地类如下面几个图所示。
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