使用新的图像拼接算法，可以拍出更好的全景照片

一种新的算法可以改善图像拼接效果，从而获得更好的全景图

工业和应用数学协会出版了 纸 由几位数学教授撰写的论文，他们提出了用于图像拼接的新数学模型，当创建全景图时，该模型应改善图像融合。

数学教授提出了新的图像拼接算法，以获得更好的全景图。

全景摄影很受欢迎，其背后的科学很难

全景图像已变得流行，因为有许多消费类相机甚至是提供这种内置功能的手机。 尽管如此，这是一个相对较新的领域，还有很多改进的余地。

全景图像是由多个至少两个较小的图像组成的，这些图像组装在一起，称为图像拼接的操作。 拼接过程分为两个阶段：首先分析图像中重叠区域中的一些公共点，这就是图像对齐区域。 图像对齐后的第二阶段是图像混合，这时将组件无缝组合。 如果每个初始图像都是在不同的条件下拍摄的，例如，如果将相机置于自动模式，则它们的曝光，光线和色彩可能会有很大差异，因此在最终的全景图中可能会看到过渡区域。

数学教授研究和改进全景图组装背后的科学

几位数学教授分别来自中国上海同济大学的王伟和香港浸会大学的吴敏（Michael Ng），撰写了一篇名为“图像拼接的变分方法I”的论文，该论文由工业与应用数学学会（SIAM）发布。 ）。 他们解决了拼接的图像融合部分，提出了一种新方法。

两位教授提出了一种拼接过程的变体方法，其中包含一个能量函数，用于同时确定加权蒙版函数和拼接图像。 他们还提出并研究了一种新颖的色彩校正程序，以解决拼接过程中不同图像的色彩不一致问题。

更好的全景图，以及进一步：利用降级的图像，扩展在医疗和视频领域的使用

研究人员很乐观，因为他们的模型可以处理退化的图像或局部缺失的部分或遮挡的图像。 提供其他一些与目标全景图内容相似的清晰图像，应该可以使用提出的数学模型将损坏的图像拼接在一起。

与任何大学研究一样，这只是一步，可以通过进一步研究加以改进。 通过扩展这种可变方法，它有可能能够处理在医学成像应用中使用的三维图像拼接以及在计算机应用中拼接视频。