廖 飞，叶玮琼，王鹏程，吴金津，许可可

（湖南工业大学 计算机与通信学院，湖南 株洲 412007）

基于SIFT特征匹配的图像拼接算法

廖 飞，叶玮琼，王鹏程，吴金津，许可可

（湖南工业大学 计算机与通信学院，湖南 株洲 412007）

针对传统图像拼接算法效率低和鲁棒性差的问题，提出一种改进的基于SIFT特征匹配的图像拼接算法。在图像预处理阶段，首次运用离散余弦变换、量化、反离散余弦变换、反量化，来对图像增强。其次，在计算变换模型时，由于没有预检验策略，致使RANSAC算法迭代次数增加。为此，提出了预检验策略。实验结果表明，在不改变匹配精度的前提下，该改进算法得到了比较理想的效果。

图像拼接；离散余弦变换；RANSAC算法；SIFT算法

0 引言

图像拼接是指将二幅或以上具有部分重叠的图像利用一定的图像拼接算法进行无缝拼接，得到一幅大型的无缝高分辨率宽视角图像。图像拼接可分为图像配准和图像融合两个步骤。图像配准是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。图像融合是指综合和提取两个或多个多源图像信息，获得对同一场景或者目标更为准确、全面和可靠的图像，使之更适应于人眼感知或计算机后续处理。目前，图像融合技术在算法上已经相当成熟，对图像拼接的质量影响不大，图像配准的好坏直接关系到图像拼接的质量和效率，是图像拼接的关键[1]。尺度不变特征变换匹配算法[2]（scale invariant feature transform，SIFT）由于其对图像旋转和尺度变化等均具有不变性，是广泛使用的一种特征匹配算法。……