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摘要:
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.
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文献信息
篇名 一种鲁棒的序列图像自动拼接方法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 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
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 499-503
页数 分类号 TP317.4
字数 5149字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1087.2012.00499
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 付仲良 武汉大学遥感信息工程学院 70 570 14.0 19.0
2 吴庆双 安徽师范大学国土资源与旅游学院 18 105 7.0 9.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
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
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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