基于多单应性矩阵的图像拼接

该文件中包含了Adaptive as-natural-as-possible image stitching论文以及As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT这两种较为经典的图像拼接方法。具体包含了ransac算法、multi-GSsampling算法、求取单应性矩阵Homography的奇异矩阵算法、相似矩阵变换的求取、图像翘曲、局部单应性矩阵权重占比、图像融合等算法。具体过程为：1.利用sift算法提取特征点 2.利用ransac multi-gs算法求取单应性矩阵H 3.利用moving DLT求取reference image的翘曲 4.利用提到的线性单应性矩阵H_linear求取网格化后的局部单应性矩阵 5.图像融合及拼接

%**************************************************%
% An implementation of AANAP below:
%
% Lin C C Pankanti S U Ramamurthy K N et al.
% Adaptive as-natural-as-possible image stitching [C]
% 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition （CVPR）. 
% IEEE 2015: 1155-1163.
% 
% Just for fun! For commercial purposes please contact the author.
% by YaqiLYU
% https://www.zhihu.com/question/34535199/answer/135169187
%**************************************************%

close all

run（‘vlfeat-0.9.14/toolbox/vl_setup‘）;
addpath（‘modelspecific‘）;
addpath（‘mexfiles‘）;
addpath（‘multigs‘）;

%% Global options
% 0 - Bilinear interpolation implementation by MATLAB，slower but better
% 1 - Nearest neighbor interpolationimplementation by C++ Faster but worse
fast_stitch = 1;    
img_n = 2;  % only support two image stitching
in_name = cell（img_n1）;
in_name{1} = ‘images\images\P1010517.JPG‘;
in_name{2} = ‘images\images\P1010520.JPG‘;
img_n = size（in_name 1）;

gamma = 0;
sigma = 12.5;

%% load and preprocessing
I = cell（img_n 1）;
for i = 1 : img_n
    I{i} = imread（in_name{i}）;
end

max_size = 1000 * 1000;
imgw = zeros（img_n 1）;
imgh = zeros（img_n 1）;

for i = 1 : img_n
    if numel（I{i}（: : 1）） > max_size
        I{i} = imresize（I{i} sqrt（max_size / numel（I{i}（: : 1））））;
    end

    imgw（i） = size（I{i} 2）;
    imgh（i） = size（I{i} 1）;
end

img1 = I{1};
img2 = I{2};
img2 = imresize（img2size（img11）/size（img21））;

figure（4）
imshow（img1[]）;
pause（0.3）;
figure（5）
imshow（img2[]）;
pause（0.3）;

%% User defined parameters for APAP
clear global;
global fitfn resfn degenfn psize numpar
fitfn = ‘homography_fit‘;
resfn = ‘homography_res‘;
degenfn = ‘homography_degen‘;
psize   = 4;
numpar  = 9;

M     = 500;
thr_g = 0.1;

if fast_stitch
    C1    = 100;
    C2    = 100;
else
    C1    = 200;
    C2    = 200;
end

%% SIFT keypoint detection and matching.
[ kp1ds1 ] = vl_sift（single（rgb2gray（img1））‘PeakThresh‘ 0‘edgethresh‘500）;
[ kp2ds2 ] = vl_sift（single（rgb2gray（img2））‘PeakThresh‘ 0‘edgethresh‘500）;
[match_idxs scores] = vl_ubcmatch（ds1ds2）;
f1 = kp1（:match_idxs（1:））;
f2 = kp2（:match_idxs（2:））;

%% Normalise point distribution and Outlier removal with Multi-GS RANSAC.
% （x1;y1;1;x2;y2;1）
data_orig = [ kp1（1:2match_idxs（1:）） ; ones（1size（match_idxs2）） ;
              kp2（1:2match_idxs（2:）） ; ones（1size（match_idxs2）） ];
[ dat_norm_img1T1 ] = normalise2dpts（data_orig（1:3:））;
[ dat_norm_img2T2 ] = normalise2dpts（data_orig（4:6:））;
data_norm = [ dat_norm_img1 ; dat_norm_img2 ];

% Multi-GS
% rng（0）;
[ ~res~~ ] = multigsSampling（100data_normM10）;
con = sum（res<=thr_g）;
[ ~ maxinx ] = max（con）;
inliers = find（res（:maxinx）<=thr_g）;

%% Global homography （H） again.
[ HlAD1D2 ] = feval（fitfndata_norm（:inliers））;
Hg = T2\（reshape（Hl33）*T1）;
Hg = Hg / Hg（33）

%% Compute Global similarity
S = ransac_global_similarity（data_norm（:inliers）data_orig（:inliers）img1img2）;
S = T2\（S*T1）

%% Obtaining size of

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2017-11-17 03:54  AANAP-master\
     文件        7955  2017-11-17 03:54  AANAP-master\AANAP.m
     文件        1065  2017-11-17 03:54  AANAP-master\LICENSE
     文件        2465  2017-11-17 03:54  AANAP-master\README.md
     文件         592  2017-11-17 03:54  AANAP-master\apply_mdlt_transform.m
     文件         360  2017-11-17 03:54  AANAP-master\compute_weight.m
     文件        1280  2017-11-17 03:54  AANAP-master\homography_linearization.m
     文件         628  2017-11-17 03:54  AANAP-master\image_blending_average.m
     文件        1919  2017-11-17 03:54  AANAP-master\image_blending_linear.m
     文件        1894  2017-11-17 03:54  AANAP-master\mdlt_warping.m
     文件         579  2017-11-17 03:54  AANAP-master\mesh_warp.m
     文件        1520  2017-11-17 03:54  AANAP-master\ransac_global_similarity.m