基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法

• 作者: 要小涛 王正勇 石伟 卿粼波 何小海
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 关键词: SIFT特征 图像拼接 感知哈希 特征匹配 最佳拼接缝
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 电子信息科学|Electronics and Information Science
• 页码范围: 83-90
• 页数: 8页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.19907/j.0490-6756.2021.033002

摘要

鉴于尺度不变特征变换(SIFT)结构复杂域,k-d树匹配算法对于高维特征计算量过大,对SIFT特征信息利用少并且匹配的结果有大量误差,因此提出一种基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法.首先,使用感知哈希算法,提取匹配图像与待匹配图像的HASH指纹,快速识别出两幅图像的相似部分;然后,计算并提取出相似区域SIFT特征点.在特征点匹配算法上,替换传统的k-d树算法,利用SIFT特征点的主方向以及坐标位置信息过滤掉不必要的特征点匹配,减少匹配耗时;最后,用加权最佳拼接缝图像融合算法消除突变,完成拼接.实验结果显示,本文算法提取的特征点数比传统算法更少,在匹配算法上减少计算量,同时还粗过滤了一部分误匹配,提高了匹配准确度,算法的耗时较传统方法有明显提升.