本节介绍基于Halcon的图像拼接技术，分为两篇。此为上篇，介绍相关原理。
1 图像拼接技术概述
图像拼接（Image Stitching）是将多张具有重叠区域的图像通过几何对齐和色彩融合，合成一张宽视角、高分辨率全景图像的技术。广泛应用于全景摄影、卫星遥感、医学成像等领域。
2. 基本原理
图像拼接的核心是解决三个关键问题：
图像对齐：通过匹配重叠区域的对应点，计算图像间的几何变换关系（如单应性矩阵）。
图像变形：根据对齐结果将图像投影到统一的坐标系（如球面、圆柱面或平面）。
融合处理：消除拼接缝和光照差异，实现平滑过渡（如多频段融合、渐入渐出）。
3. 常用方法
根据技术路线，主要分为两类：
（1）基于特征的方法
原理：提取图像中的显著特征点（如角点、边缘），匹配特征后计算变换矩阵。
优点：对视角变化、光照鲁棒性强，适合复杂场景。
代表算法：SIFT、SURF、ORB、AKAZE等特征提取+匹配。
（2）基于区域的方法
原理：直接比较重叠区域的像素相似度（如互相关、相位匹配）。
优点：适合纹理简单、特征少的场景（如医学图像）。
缺点：计算量大，对旋转和缩放敏感。
（3）深度学习方法
原理：使用CNN或Transformer端到端学习配准和融合（如DeepHomography、LoFTR）。
优势：自动化程度高，适应大视差场景。
4. 基于图像特征的拼接步骤
以SIFT特征为例，典型流程如下：
步骤1：特征提取
使用SIFT/SURF/ORB检测关键点并生成特征描述子。
示例：SIFT通过高斯差分金字塔检测尺度空间极值点。
步骤2：特征匹配
计算描述子间的距离（如欧氏距离），使用最近邻（NN）或比率测试筛选匹配对。
优化：RANSAC剔除误匹配，提高鲁棒性。
步骤3：变换矩阵估计
根据匹配点对，求解单应性矩阵（Homography，3×3矩阵），描述投影变换关系。
步骤4：图像变形与映射
将待拼接图像通过
HH变换到参考图像的坐标系中（需处理透视变形）。
步骤5：图像融合
加权平均：重叠区域像素按距离权重混合。
多频段融合（Laplacian Pyramid Blending）：分解不同频段分别融合，保留细节。