MATLAB匹配滤波代码-OpticalFlow-and-Stitching：光学流与拼接

简介：
本项目提供了一个基于MATLAB的实现方案，利用匹配滤波技术进行图像处理中的光学流分析和图像拼接。通过优化算法提高了计算效率和准确性，适用于视频稳定、目标跟踪等领域研究。 在MATLAB环境中实现了匹配滤波代码，并结合了RANSAC算法用于光流分析与图像拼接操作。其中，Lucas-Kanade光流法被用来确定三组不同图片间的运动向量信息。阈值0.01设置为剔除部分特征点的依据。 值得注意的是，此方法适用于对象在固定平面上移动的情况而非所有像素同步位移的情形，在球体旋转时尤为明显：算法能有效捕捉到大部分表面变化；然而，在走廊场景中，随着每个像素的整体移动，光流分布均匀且没有突出运动。合成图像可能缺乏直观性，因为难以明确识别发生了什么变动。尽管如此，该光流法能够给出一致的结果输出。 以下展示了所有六个quiploplot及其对应的窗口尺寸情况。 在RANSAC拼接部分中，为了寻找两张图片间有意义的特征点匹配关系，在生成过程中采用了哈里斯角检测算法来定位这些关键点，并使用SIFT（尺度不变特征变换）技术为每个选定区域建立描述符。通过计算最近邻之间的欧氏距离比值并与阈值0.6对比后确定是否构成有效配对；如果比例低于该标准，则认为是合适的匹配项。 接下来，基于随机选取的四组对应点集利用RANSAC方法构建投影矩阵M。