基于加窗SIFT和分布式优化的多图自动拼接算法

• 作者: 刘福强 康琦 柯磊
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 分布式优化算法 分布式优化模型 尺度不变特征变换 随机抽样一致 多图自动拼接
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 信号与图像处理
• 页码范围: 59-62
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73-34|TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.07.016

摘要

针对无先验信息传统算法中普遍存在的误差累计问题,提出基于加窗尺度不变特征变换(W-SIFT)和分布式优化的多图自动拼接算法.根据多图拼接应用的特性,对尺度不变特征变换算法进行修改,提出加窗SIFT算法更高效地提取待拼接图像的特征点.运用随机抽样一致(RANSAC)算法计算出两两图像的变换矩阵.之后,建立了一个分布式优化模型,求解出多图拼接的全局最优解.实验结果表明,基于加窗SIFT和分布式优化的多图自动拼接算法能够有效地消除误差累积现象,能够得到更加精确的多图拼接结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柯磊	攀枝花学院交通与汽车工程学院	14	23	3.0	4.0
2	刘福强	北京理工大学信息与电子学院	1	0	0.0	0.0
3	康琦	北京理工大学信息与电子学院	1	0	0.0	0.0