计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2012年
2期
499-503
,共5页
Harris角点%图像匹配%RANSAC算法%极线约束%双向松弛整体匹配%序列图像拼接
Harris角點%圖像匹配%RANSAC算法%極線約束%雙嚮鬆弛整體匹配%序列圖像拼接
Harris각점%도상필배%RANSAC산법%겁선약속%쌍향송이정체필배%서렬도상병접
针对传统图像拼接方法中鲁棒性差、计算量大及自动化程度低等问题,提出一种鲁棒性高的序列图像自动拼接方法.该方法首先采用Harris角点检测算子对经Wallis滤波后的序列图像进行特征点提取,并结合Forstner算子对特征点进行精确定位.然后基于所提取的特征点,采用邻域灰度互相关法进行序列图像的特征点匹配,得到粗匹配点集,并运用RANSAC算法对粗匹配点集处理得到精匹配点集,由精匹配点集求出较高精度的基础矩阵及极线,并由极线约束引导匹配得到高精度的匹配点对,再运用双向松弛整体匹配算法进一步剔除少数位于极线上的误匹配点.最后利用所得的高精度匹配点对,求解序列图像间的仿射变换关系,并进行图像的坐标变换和融合,从而实现序列图像的自动拼接.实验结果表明,该方法拼接效果理想,鲁棒性高,整个拼接过程全自动,不需要人工干预,具有较高的实用价值.
針對傳統圖像拼接方法中魯棒性差、計算量大及自動化程度低等問題,提齣一種魯棒性高的序列圖像自動拼接方法.該方法首先採用Harris角點檢測算子對經Wallis濾波後的序列圖像進行特徵點提取,併結閤Forstner算子對特徵點進行精確定位.然後基于所提取的特徵點,採用鄰域灰度互相關法進行序列圖像的特徵點匹配,得到粗匹配點集,併運用RANSAC算法對粗匹配點集處理得到精匹配點集,由精匹配點集求齣較高精度的基礎矩陣及極線,併由極線約束引導匹配得到高精度的匹配點對,再運用雙嚮鬆弛整體匹配算法進一步剔除少數位于極線上的誤匹配點.最後利用所得的高精度匹配點對,求解序列圖像間的倣射變換關繫,併進行圖像的坐標變換和融閤,從而實現序列圖像的自動拼接.實驗結果錶明,該方法拼接效果理想,魯棒性高,整箇拼接過程全自動,不需要人工榦預,具有較高的實用價值.
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