张永梅1，2，张晨希3，郭 莎1

（1.北方工业大学计算机学院，北京 100144；2.广东省普及型高性能计算机重点实验室，深圳市服务计算与应用重点实验室，深圳 518060；3.北方工业大学电子信息工程学院，北京 100144）

基于SIFT特征的彩色图像拼接方法研究

张永梅1，2，张晨希3，郭 莎1

（1.北方工业大学计算机学院，北京 100144；2.广东省普及型高性能计算机重点实验室，深圳市服务计算与应用重点实验室，深圳 518060；3.北方工业大学电子信息工程学院，北京 100144）

针对传统特征提取拼接算法在复杂图像中配准过程中出现的过多误匹配，导致拼接后图像出现鬼影、模糊等问题，从而影响拼接图像的质量，提出一种改进的SIFT配准算法；在对目标图像提取SIFT特征后，利用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点，之后利用局部均方根误差（RMSE）评价映射矩阵与RANSAC算法相结合，迭代出精确变换模型；在对图像进行几何矫正后，提出一种自适应的混合线性算法对重合区域图像变换至HIS颜色空间进行图像拼接，最后得到平滑无缝的完整彩色全景拼接图像；实验结果证明，该算法在拼接复杂场景并且重合区域不多时仍有较好的准确性及稳定性。

图像拼接；客观评价；最小邻域匹配；自适应混合线性拼接

0 引言

图像拼接技术是将一组由传感器拍摄到在同一区域，并且具有相互重叠区域的图像集合拼接成一幅宽视角的无缝高分辨率图像或360°全景图像的技术［1 5］，在图像处理、计算机视觉、计算机图形学和虚拟现实等学科中都占有重要的地位［6 7］。……