关于全景摄像机匹配点选取与标定 （2017-06-27）
由于特征点的方法较容易处理图像之间旋转、仿射、透视等变换关系，因而经常被使用，特征点包括图像的角点以及相对于其领域表现出某种奇异性的兴趣点。Harris等提出了一种角点检测算法，该算法是公认的比较好的角点检测算法，具有刚性变换不变性，并在一定程度上具有仿射变换不变性，但该算法不具有缩放变换不变性。针对这样的缺点，Lowe提出了具有缩放不变性的SIFT特征点。
如上图5所示，图像的拼接需要在图像序列中找到有效的特征匹配点。图像的特征点寻找直接影响图像拼接的精度和效率。对于图像序列，如果特征点个数≥4个，则很容易自动标定图像匹配点；如果特征点很少，图像拼接往往不能取得较为理想的效果。