李海洋,张睿哲

(1.绵阳师范学院 数学与计算机科学学院, 四川 绵阳 621000;

2.平顶山学院 计算机科学与技术学院,河南 平顶山 467002)



一种改进的基于SURF特征匹配的图像拼接算法

李海洋1,张睿哲2

(1.绵阳师范学院 数学与计算机科学学院, 四川 绵阳 621000;

2.平顶山学院 计算机科学与技术学院,河南 平顶山 467002)

摘要:针对快速鲁棒特征(SURF)算法的拼接结果图像，会出现明显的拼接线与过渡带的问题,提出一种改进的基于SURF特征匹配的图像拼接算法。在剔除误配点时,采用改进的随机抽样一致(RANSAC)算法调整采样概率,以更少的时间获取正确模型,提高算法效率。在图像融合时,先对输入图像进行亮度均衡预处理,然后再使用加权平滑算法进行融合,从而消除结果图的拼接线和过渡带,提高图像拼接质量。实验表明,改进算法能保持SURF算法的优良特性,进一步提高SURF算法匹配效率,并能有效消除拼接线和过渡带,使图像拼接质量得到显著提高。

关键词:图像拼接；快速鲁棒特征；随机抽样一致；加权平滑算法；亮度均衡

图像拼接是将相互间具有重叠区域的图像序列进行空间匹配对准,最终拼接为一幅具有较宽视角全景图像的技术[1]。目前被广泛应用和研究的图像拼接技术是基于特征点的图像拼接技术。2004 年,LOWE[2]提出了尺度不变特征描述算子(SIFT),对光照变化、几何变形、分辨率差异、旋转具有一定不变性；但SIFT 算法计算量大,难以满足实时性应用的要求。2006年,BAY，et al[3]提出了SURF算法,对SIFT算法进行了改进。……