黄小君

[摘 要]为了提高交通监控图像拼接技术的精确性，本文提出了一种基于改进的sift特征点的交通图像拼接新方法。首先对待拼接图像进行图像增强预处理；然后提取待拼接图像序列改进的sift特征点；对带拼接图像序列的特征点进行匹配，得到图像序列之间的变换关系，从而进行图像配准。实验结果表明，改进的sift特征点对图像拼接算法的精确性有很大的提升，同时也能保证拼接效率不会降低。

[关键词]图像配准，图像融合，

中图分类号：X946 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）30-0277-01

0 前言

图像拼接技术是数字图像处理领域中的一项重要技术，是将同一场景下有相互重叠区域的图像序列，进行空间配准融合后生成一幅包含所有图像序列信息、大视角的图像[1]。随着数字图像处理技术在各个不同领域的广泛发展和应用，图像拼接技术也成了一个研究热点，其常用于计算机视觉、医学图像处理、遥感技术、虚拟现实、智能交通等领域。

目前的图像配准算法基本上可以分为两类：基于频域的方法（相位相关方法）和基于时域的方法。

相位相关法最早是由Kuglin和Hines在1975年提出的。该方法对拼接的图像进行快速傅立叶变换，将两幅待配准图像变换到频域，然后通过它们的互功率谱直接计算出两幅图像间的平移矢量，从而实现图像的配准。但是相位相关方法一般需要比较大的重叠比例，如果重叠比例较小，则容易造成平移矢量的错误估计，从而较难实现图像的配准[2]。……