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1、一RGB模型与HIS模型之间的转换RGB模型到HIS模型设任何3个R、G、B在[0，1]之间，其对应HIS的I、H、S分量可以按如下公式计算：其中，H值在[0º，180º]之间，对应G≥B的情况，在G180º,可令H=360º-H，将H转化到[186º，360º]之间。采用H’=H/360º将H转化到[0，1]之间。若S=0对应无色的中心的，H无意义，定义为0。当I=0时，S也无意义。HIS模型到RGB模型设S、I在[0,1]，R、G、B也在[0,1]则转换公式为：当H在[0º,120º]时：当H在[120º,
2、240º]时：当H在[240º,360º]时：彩色图像灰度化图像由彩色转化为灰度的过程叫灰度化，也叫去色。彩色图像灰度化的原理很简单，就是按某种计算方法将图像各像素的R、G、B分量取成同样的值即可。计算方法为将R、G、B分量值都赋为（0.3R+0.59G+0.11B）。二、镶嵌A、提取重叠区对于已经进行几何纠正的待镶嵌图像，在镶嵌之前首先就要找出它们的重叠区，为后续处理打下基础。B、搜索最佳镶嵌边最佳镶嵌边，也就是两张图像上亮度值最接近的连线，相对左右图像有Il-Ir=△Imin在重叠区内，确定一维模板，自左至右移动模板进
3、行搜索，按一定的算法计算相关系数，确定该行的镶嵌点，逐行进行搜索即可得到镶嵌边，并将镶嵌点的列号赋给数组avalue。本文论述的两种方法的本质区别是采用的模板不同。①差分法差分法是直接计算两张图像的亮度差值，取其最小为镶嵌点。具体算法是分别计算各个模板元素对应的像素在两张图像上的R、G、B三分量的差值之和，然后将它们相加得到m，取每一行m值最大的模板的中心元素对应的像素为该行的镶嵌点。以长度为9的模板为例，计算过程如下（l表示第一张图像，r表示第二张图像，R、G、B表示三颜色分量）：△Ik=
4、Rl-Rr
5、+
6、Gl-Gr
7、+
8、
9、Bl-Br
10、;//计算各个模板元素对应的像素在两张图像上的R、G、B三分量的差值之和m=△I1+△I2+…+△I9；//将各模板元素的△Ik相加②相关系数法相关系数法是依据相关系数测度的公式，计算模板对应的两张图像中的部分的相关系数ρ，然后取每一行ρ最大的模板的中心元素对应的像素为该行的镶嵌点。相关系数测度公式如下：mm∑∑(fi,j-fi,j)(gi+r,j+c-gr,c)i=1j=1ρ=mm221/2(∑∑(fi,j-fi,j)∑∑(gi+r,j+c-gr,c))以长度为9的模板为例计算过程如下：Ikl=（Rl+Gl
11、+Bl）/3；//计算各个模板元素在第一张图像中对应像素的R、G、B三分量的均值Ik2=（Rl+Gl+Bl）/3；//计算各个模板元素在第一张图像中对应像素的R、G、B三分量的均值sub1k=（Ik1-Ik1）/3；sub2k=（Ik2-Ik2）/3；result=∑sub1k*sub2k;//计算相关系数的分子result1=∑sub1k*sub1k；result2=∑sub2k*sub2k；1/2result0=(result1*result2)；//计算相关系数的分母ρ=result/result0；//计算相关系数
12、C亮度和反差调整由于两张图像不是同一时间，甚至不是同一传感器获取，二者的亮度必然存在一定反差，因此需要调整亮度使色调和反差趋近，使得视觉上两张图像的色调和亮度保持一致，减弱拼缝的明显程度。亮度和反差调整的过程为：（1）求接缝点左右图像平均亮度值依据搜索最佳镶嵌边过程得到的数组avalue，将各镶嵌点在两张图像中的R、G、B三分量的值分别相加取平均，得到LAVE1、LAVE2、LAVE3、RAVE1、RAVE2、RAVE3。（L表示第一张图像，R表示第二张图像，1、2、3表示蓝、红、绿三颜色分量）。（2）对右图像按下式改变整
13、幅图像基色，Ik2B=Ik2B+（LAVE1-RAVE1）；//蓝色分量,Ik2R=Ik2R+（LAVE2-RAVE2）；//红色分量,Ik2G=Ik2G+（LAVE3-RAVE3）；//绿色分量（3）求出左右图像在拼缝边上灰度的极值依据搜索最佳镶嵌边过程得到的数组avalue，分别比较得到所有镶嵌点在两张图像中各颜色分量的最大值和最小值，即lmax1,lmax2,lmax3,lmin1,lmin2,lmin3,rmax1,rmax2,rmax3,rmin1,rmin2,rmin3（l表示第一张图像，r表示第二张图像，ma
14、x表示最大值，min表示最小值，1、2、3表示蓝、红、绿三颜色分量）。（4）对整幅右图像作反差拉伸先依据第（3）步得到的结果分别计算出三颜色分量线性拉伸的斜率和截距，再分别对三颜色分量作线性拉伸。以蓝色分量为例，其线性拉伸的斜率为：fA1=(lmax1-lmin1)/(rmax1-rmin1);截距为f
