基于局部特征点配准的图像拼接算法

• 作者: 崔少辉 郭晓冉
• 来源期刊: 半导体光电
• 学科: 工学
• 关键词: 图像拼接 图像配准 Harris-SIFT 随机抽样一致 加权融合
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 光电技术应用
• 页码范围: 89-94
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为解决尺度、视角、光照变化较大及存在噪声和模糊变化情况下的图像拼接问题,提出了一种具有较强鲁棒性的图像拼接方法.首先,根据Harris算法和SIFT算法各自的特点,提出了一种自适应的Harris-SIFT特征点提取方法,利用最邻近法完成图像间的特征点粗匹配;然后,应用随机抽样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法对粗匹配的特征点进行筛选,同时估计出透视变换模型的变换矩阵,并对相邻的两帧图像进行配准;最后,利用加权平均融合算法消除图像拼接处的缝合线,实现图像的高质量拼接.实验结果表明,该算法在提升SIFT算法鲁棒性的同时,还增强了图像拼接的效果,消除了图像亮度和色度差异的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭晓冉		11	60	5.0	7.0
2	崔少辉		88	517	11.0	19.0