我正在使用MATLAB自動圖像拼接算法。到目前爲止，我已經下載了一個非常類似於我想要的源代碼，所以我正在研究代碼的工作方式。如何使用梯度分配兩個圖像的顏色強度？
問題是，將兩個或多個圖像拼接在一起時，它們的顏色強度很可能會彼此不同，因此縫合的接縫將會對眼睛可見......所以，現在，我試圖瞭解如何使用圖像漸變重新分配顏色強度，以便整個拼接的圖像具有相同的顏色強度。
我希望有人能幫助我在那裏，如果是的話，我非常感謝你......
如果圖像由顯著量重疊，且拼接算法確實註冊重疊區域的一個很好的工作，一個非常簡單的解決方案是將重疊區域中來自兩個圖像的像素值混合在一起，使用權重從0-1開始的加權平均，取決於距重疊區域邊緣的距離。
blendedPixel = (imageApixel * weightA) + (imageBpixel * weightB)
其中weightA是因爲我們更接近重疊區域的imageA的接近1，weightB接近1，因爲我們更接近重疊區域的imageB一側，weightA之和weightB總是1.
上述解決方案不是特別有原則的，並且取決於拼接算法在重疊區域做了很好的圖像配準。
該問題的另一個更原則的解決方案是去除強度差異的來源，嘗試均勻化圖像平面上像素的響應。
該解決方案的形式將取決於強度差異的來源，這取決於光學和場景照明條件。
例如，當處理戶外場景的照片時，同時從同一地點拍攝，則主導效果可能是「漸暈」效果，這可能是由於各種不同的原因造成的，其中包括光線通過相機光學器件採取的各種路徑。作爲另一個例子，當處理通過在傾斜角度照射的樣本的顯微鏡拍攝的照片時，主導效應可能是由於最靠近光的圖像的那些部分與那些遠處的那些部分之間的照明差異遠。
漸暈通常表現爲以透鏡的光軸在像平面上的投影爲中心的徑向對稱函數。要校正漸暈，您應該嘗試使用合適的徑向對稱功能。
照明變化可以採取不同的功能形式，但在許多情況下擬合直接的線性近似就足夠了。
根據場景以及可用圖像的數量和可變性，您可能需要拍攝校準圖像以適合這些功能。
上述方法對強度差異來源的功能形式作出了假設，但不考慮場景或統計數據。另一種方法可能是對場景進行一些假設，例如，所有重要信息都由高於某個閾值的空間頻率表示。然後可以刪除所有低圖像強度的空間頻率分量。這將使圖像「變平」，消除大部分低頻暈映和照明問題。
這種方法可能適用於顯微鏡圖像，衛星圖像或其他場景的圖像，其中大部分的興趣在於細節，而不是在構圖的戲劇中。
有很多論文可以解決這個問題，其中許多是在技術水平上超越上述討論。例如，請參閱D Goldman的「暗角和曝光校準和補償」，IEEE Trans模式分析和機器智能，第32卷，第12期，第2276-2288頁
您能否參考您的拼接代碼/方法正在使用？這將有助於澄清問題。一個簡單的答案就是將圖像邊緣轉換爲HSB/V/L空間，然後沿每個邊緣取平均飽和度或亮度，並縮放飽和度或亮度。但是，根據圖像的形狀以及您有多少個連接邊緣，細節會有所不同。 – 2011-01-05 14:47:47