武岫缘，龙永新，高总总

（湖南工业大学 计算机与通信学院，湖南 株洲 412007）

基于SIFT-ACO的图像拼接算法

武岫缘，龙永新，高总总

（湖南工业大学 计算机与通信学院，湖南 株洲 412007）

针对具有一定旋转角度的多幅图像拼接问题，提出了一种基于SIFT-ACO的图像拼接算法。对拼接图像进行预处理后，用SIFT算法提取图像特征，将经典的生物智能优化算法ACO加入到图像配准中，对图像特征点进行配准，最后将多幅图像融合，得到一幅宽视角、无缝、高精度的图像。对多组不同角度拍摄的图像进行拼接试验。试验结果表明：在不影响整体视觉效果的前提下，该算法能有效地提高图像拼接精度。

图像拼接；蚁群算法；图像配准

1 相关研究

图像拼接是计算机视觉领域研究最早和最广泛的方向之一，也是遥感图像处理、医学图像处理、3D视觉重建、虚拟现实等领域的研究热点[1]。图像拼接技术能将多幅有重叠部分的图像拼接成一幅宽视角、无缝、高分辨率的图像，以满足人们大视野视觉的需求[2]。而待拼接的图像可能是在不同时间、不同角度、不同光照强度、不同分辨率或者不同传感器条件下所拍摄，因此，图像之间会存在差异。如何消除这些差异，使拼接后的图像能自然平滑过渡，是图像拼接的关键。国内外学者已提出了多种图像拼接算法，目的是使图像拼接的速度和精度达到最优的折中。

图像拼接通常分为图像预处理、特征提取、图像配准、图像融合4个步骤。其中，图像配准是图……