基於Harris角點的室內三維全景圖拼接演算法matlab模擬

1.演算法執行效果圖預覽

2.演算法執行軟體版本

matlab2022a

3.演算法理論概述

在室內三維全景圖的構建中，Harris角點檢測演算法扮演著關鍵的角色，用於識別場景中的特徵點以實現影像間的匹配和對齊。該過程通常包括以下幾個步驟：影像獲取、角點檢測、特徵描述、匹配以及基於這些匹配資訊的影像拼接。

3.1Harris角點檢測原理

對於一個灰度影像 (x,y)，我們需要計算每個畫素點(x,y) 的梯度強度和方向。通常使用 Sobel 濾波器或其他微分運算元來得到水平 Gx 和垂直Gy 方向上的梯度：

這裡簡化了Sobel運算元的形式，實際應用中可能需要考慮更大範圍的鄰域計算。

定義影像區域性視窗W 內的協方差矩陣（結構張量）為：

3.2 Harris響應函式

Harris等人提出的響應函式R 結合了跡和行列式的特性，用於衡量區域是否具有穩定的角點屬性：

其中，λ1,λ2 是協方差矩陣M 的特徵值，k 是一個自由引數，通常取 0.04~0.06。當 R 較大時，表示該區域具有較強的角點特徵。

3.3 角點檢測與篩選

透過對每個畫素視窗應用上述公式計算響應值，然後透過閾值處理，找出響應值大於預定閾值的點作為角點候選。進一步，可以採用非極大值抑制去除邊緣響應較高的假陽性點。

在室內三維全景圖拼接中，首先利用Harris角點檢測方法分別從各個相鄰檢視中找到穩定的特徵點。接著，運用如SIFT、SURF等更穩健的特徵描述符提取特徵點的描述向量，進行兩兩檢視之間的特徵匹配。

匹配成功後，透過幾何變換（如單應性矩陣H或本質矩陣E）估計不同檢視間的關係，從而實現影像對齊。最後，依據對齊結果採用影像融合技術拼接各視角下的影像，形成無縫的室內三維全景圖。

由於篇幅限制，這裡並未涵蓋完整的數學推導和示意圖，但在實際操作中，涉及到更多的影像處理技術與最佳化策略。在視覺化方面，可以藉助專門的數學排版工具生成對應的數學公式圖片，以便更好地理解複雜的矩陣運算和相關概念。

4.部分核心程式

dirs    = 'datasheet/';% 定義資料夾路徑  
files   = dir(dirs);% 獲取資料夾內的所有檔案和子資料夾資訊  
files   = files(2:end);% 去除第一個元素
N       = length(files);% 計算檔案數量  
Iset    = {};
cnt     = 1;
for i = 1:N% 遍歷所有檔案  
    if files(i).name(1) ~= '.'
       % 讀取影像檔案，並將其路徑拼接為完整路徑  
       im        = imread(strcat(dirs,files(i).name));
       % 調整影像大小為640x640，並將其轉換為雙精度浮點數，同時歸一化到[0,1]範圍  
       im        = double(imresize(im, [640, 640]))/255;
       % 將處理後的影像新增到Iset中
       Iset{cnt} = im;
       cnt       = cnt + 1;
    end
end
 
 
img12=func_mix(Iset{1},Iset{2},1);
img34=func_mix(Iset{3},Iset{4},1);
img56=func_mix(Iset{5},Iset{6},0);
img78=func_mix(Iset{7},Iset{8},0);
img789=func_mix(img78,Iset{9},0);
 
img1234=func_mix(img12,img34,0);
img56789=func_mix(img56,img789,0);
 
img1234=func_mix(img12,img34,0);
img123456789=func_mix(img1234,img56789,0);
 
[R,C,K] = size(img123456789);
figure;
imshow(img123456789(0.4*R:0.85*R,0.1*C:0.75*C,:));
 
 
 
 
figure;
subplot(231);imshow(img12);
subplot(232);imshow(img34);
subplot(233);imshow(img56);
subplot(234);imshow(img78);
subplot(235);imshow(img789);
subplot(236);imshow(img56789);

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