测控技术
測控技術
측공기술
MEASUREMENT & CONTROL TECHNOLOGY
2009年
6期
32-36
,共5页
尺度不变特征变换%单应性矩阵%随机采样一致算法%无缝图像拼接
呎度不變特徵變換%單應性矩陣%隨機採樣一緻算法%無縫圖像拼接
척도불변특정변환%단응성구진%수궤채양일치산법%무봉도상병접
针对传统的基于区域图像拼接方法中,计算量大、鲁棒性差以及不能很好地解决拼接后的接缝等问题,提出了一种稳健的基于特征点的无缝图像拼接算法.在SIFt(scale invariant feature transform)提取图像特征点并匹配的基础上,通过优化的随机采样一致性(random sample consensus)算法过滤匹配点,去除误匹配点,并用过滤后的匹配点求解两对应图像间单应性矩阵初值;然后利用L-M算法优化单应性矩阵对图像序列进行拼接;最后通过改进线性加权函数法进行图像融合,很好地解决了接缝问题,实现了图像拼接处的平滑过渡.实验表明,该方法对存在旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像都具有良好的拼接效果,拼接精度可以达到亚像素级.
針對傳統的基于區域圖像拼接方法中,計算量大、魯棒性差以及不能很好地解決拼接後的接縫等問題,提齣瞭一種穩健的基于特徵點的無縫圖像拼接算法.在SIFt(scale invariant feature transform)提取圖像特徵點併匹配的基礎上,通過優化的隨機採樣一緻性(random sample consensus)算法過濾匹配點,去除誤匹配點,併用過濾後的匹配點求解兩對應圖像間單應性矩陣初值;然後利用L-M算法優化單應性矩陣對圖像序列進行拼接;最後通過改進線性加權函數法進行圖像融閤,很好地解決瞭接縫問題,實現瞭圖像拼接處的平滑過渡.實驗錶明,該方法對存在鏇轉、呎度縮放、視角以及光照變化的圖像都具有良好的拼接效果,拼接精度可以達到亞像素級.
침대전통적기우구역도상병접방법중,계산량대、로봉성차이급불능흔호지해결병접후적접봉등문제,제출료일충은건적기우특정점적무봉도상병접산법.재SIFt(scale invariant feature transform)제취도상특정점병필배적기출상,통과우화적수궤채양일치성(random sample consensus)산법과려필배점,거제오필배점,병용과려후적필배점구해량대응도상간단응성구진초치;연후이용L-M산법우화단응성구진대도상서렬진행병접;최후통과개진선성가권함수법진행도상융합,흔호지해결료접봉문제,실현료도상병접처적평활과도.실험표명,해방법대존재선전、척도축방、시각이급광조변화적도상도구유량호적병접효과,병접정도가이체도아상소급.
