CAJ | 학술논문

在比较目前特征提取和匹配的几种方法的基础上,提出了一种基于改进特征提取和匹配的拼接方法,使得图像拼接的质量和速度得到提高.该算法首先利用改进的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)特征提取方法获得图像特征点,其次利用近似最近邻匹配进行特征匹配并引入随机抽样一致性(random sample consensus ,RANSAC)算法去除误匹配对,最后根据匹配的特征点对得到的图像间的变换参数进行拼接和融合.该算法具有很强的鲁棒性,允许图像有缩放变换、旋转变换,不受图像噪声、色差的影响.实验证明,该方法可实现高质量快速的图像拼接.
재비교목전특정제취화필배적궤충방법적기출상,제출료일충기우개진특정제취화필배적병접방법,사득도상병접적질량화속도득도제고.해산법수선이용개진적척도불변특정변환(scale invariant feature transform,SIFT)특정제취방법획득도상특정점,기차이용근사최근린필배진행특정필배병인입수궤추양일치성(random sample consensus ,RANSAC)산법거제오필배대,최후근거필배적특정점대득도적도상간적변환삼수진행병접화융합.해산법구유흔강적로봉성,윤허도상유축방변환、선전변환,불수도상조성、색차적영향.실험증명,해방법가실현고질량쾌속적도상병접.