Вот очень хороший справочник:
Мэтью Браун и Дэвид Дж. Лоу, " Автоматическое сшивание панорамных изображений с использованием инвариантных функций ," Международный журнал Computer Vision, 74, 1 (2007), с. 59-73.
Процесс в основном такой:
- Извлечение функций изображения в повторяющихся ключевых точках.
- Создание изображениясопоставление изображений, чтобы определить области перекрытия между изображениями.
- Выполните настройку связки, чтобы выровнять все совпадающие изображения.
- Рендеринг трюков, чтобы вывод выглядел хорошо.
Приведенная выше ссылка использует функции SIFT, описанные в этой статье:
Дэвид Дж. Лоу, " Отличительные особенности изображения с масштабно-инвариантных ключевых точек ," МеждународныйЖурнал Computer Vision, 60, 2 (2004), с. 91-110.
Предварительные условия для понимания этого материала включают в себя:
Коан предлагает превосходный учебник в своем ответе.
Возможноиспользовать много существующего кода для извлечения функций ( VlFeat предоставляет библиотеки Matlab и C ++), RANSAC и минимизацию (хотя я не знаю, какие библиотеки лучше для них).OpenCV также является очень хорошей библиотекой компьютерного зрения.
Сколько у вас есть времени для этого проекта?Я думаю, что это довольно амбиции.Основываясь на отсутствии опыта в компьютерном зрении, я думаю, что довольно хорошей целью было бы найти преобразование между просто двумя изображениями и соединить их вместе.Из этого вы многому научитесь.