2. 图像拼接

图像拼接通常分为两个步骤：配准和融合。配准的目的是根据几何运动模型将图像配准到同一坐标系。融合是将配准的图像组合成一个大的拼接图像。

注册也可以分为本地注册和全球注册两个步骤。局部配准是解决两个相邻图像之间的运动关系，通常解决二维平面运动关系：对应矩阵。全局配准是对多幅图像进行误差累积处理，实现多幅图像的精确拼接。融合需要将源图像的像素进行组合，生成拼接平面上的像素，实现相邻图像之间的自然过渡。

如果配准不准确，融合后会产生双重图像，即鬼影现象。当图像上有一个运动的物体时，由于物体的运动，同一物体可能会叠加在一起，产生双重图像。前者称为注册鬼，后者称为融合鬼。拼接中可能出现的另一个问题是曝光差，即由于图像之间曝光不同，拼接图像上存在明显的曝光缺陷。重影和曝光差是所有拼接算法都要解决的核心问题。

3.图像识别

图像识别在机器人视觉、交通监控等领域得到了很大的发展和应用。其主要原理是通过图像传感器获取场景图像，并根据对图像的分析，提取出3D或2D模型的特征，并与系统已存储的模型进行比较，从而得到合理的判断。目前，车道识别系统和驾驶员疲劳识别系统已经在汽车上得到了应用。

3总结

图像传感器在汽车上的应用，极大地提高了车辆行驶的舒适性和安全性，得到了市场的广泛认可。目前摄像机的应用还局限于图像的采集、传输和显示阶段，其功能十分有限。然而，随着传感器技术、汽车技术和计算机技术的发展，传感器及其数据处理系统将越来越多地应用于汽车领域。可以预见，在不久的将来，基于图像传感器的系统将在整个汽车电气系统中占据越来越重要的地位。同时，基于图像传感器和图像数据处理的自动驾驶系统也将出现在人们面前。