原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对复杂场景下图像拼接,误匹配点比例较大时,传统匹配优化算法效率低,合成图像易产生鬼影等问题,在SIFT算法基础上,采用一种新的聚类方法预筛选特征点对,再用RANSAC算法精确提纯,减少算法迭代次数;并提出了改进的基于特征点的最佳缝合线与多分辨率样条法相结合的融合方法,提升了融合图像质量.实验结果表明,经过对以上两部分的改进,算法效率有较大提高,并能有效去除鬼影现象.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于SIFT特征检测的图像拼接优化算法研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 图像拼接 聚类 最佳缝合线 鬼影 多分辨率融合
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 329-332
页数 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.01.091
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 党建武 兰州交通大学电子与信息工程学院 205 1363 18.0 23.0
2 王阳萍 兰州交通大学电子与信息工程学院 104 752 16.0 22.0
3 宗岩 兰州交通大学电子与信息工程学院 6 70 4.0 6.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (22)
共引文献  (121)
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2020(19)
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研究主题发展历程
节点文献
图像拼接
聚类
最佳缝合线
鬼影
多分辨率融合
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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