SURF与RANSAC组合图像拼接算法

• 作者: 张西克 潘大为 赫更新 陈亮 马嘉文
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: SURF RANSAC 组合算法 图像拼接 鲁棒性 特征点过滤 匹配精度 算法复杂度
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 45-49,55
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3766字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11991/yykj.201707007

摘要

针对目前基于尺度不变特征变换匹配算法(scale invariant feature transform,SIFT)的图像拼接算法存在的算法复杂度高、算法的特征点匹配精度不准的问题,提出了一种SURF和RANSAC组合的拼接算法.算法从特征点提取匹配出发,基于筛选过滤的提纯思想对初步筛选的特征点进行优化从而达到提高融合质量的目的.筛选过程使得算法具有一定的鲁棒性,同时算法降低了时间上面的消耗.基于SURF和RANSAC的组合图像拼接算法可实现高质量的图像拼接,是一种加速图像拼接速度兼具鲁棒性的图像拼接算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈亮	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	33	313	10.0	16.0
2	潘大为	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	10	57	4.0	7.0
3	赫更新		2	11	2.0	2.0
4	马嘉文	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	3	11	2.0	3.0
5	张西克		9	15	2.0	3.0