基于角点匹配图像拼接方法的改进

• 作者: 张晓茹 肖珂
• 来源期刊: 河北农业大学学报
• 关键词: 图像拼接 聚类 筛选特征点
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 119-122
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1573.2008.04.026

摘要

在图像拼接领域,同时提高图像拼接的质量和速度是比较困难的.为了解决这个问题,本研究对图像拼接中的特征匹配和图像融合这2个关键部分进行了改进.在特征匹配方面,传统的用于提纯出匹配特征点的方法是使用RANSAC算法.为了解决其在不匹配点比例较大时提纯效率较低的缺点,本研究提出了一种使用聚类法预提纯特征点再用RANSAC算法精确提纯的方法,在图像融合时,使用了最佳路径法与亮度权重函数相结合的方法,以达到消重影并使拼接结果图像自然的目的.试验证明,经过对图像拼接以上2部分的改进算法效率有极大的提高,并能有效地去除重影使拼接图像更加自然.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖珂	河北农业大学信息科学与技术学院	30	137	8.0	11.0
2	张晓茹	中央司法警官学院电教微机中心	10	60	3.0	7.0