摘要
图像拼接技术在很多图像处理领域如无人机拍摄、图像遥感等领域有着很好的应用,图像处理的一个基础步骤就是图像拼接,拼接之后的图像效果可能会影响下一步图像处理的质量。作为计算机图形学处理的一个分支,图像拼接技术的算法能够解决单张照片视野不足的问题。图像拼接质量的优劣会影响其他工作,首先需要解决的是特征点匹配的准确性,即获取最优的采样模型以便进行图像拼接。文中采用加速稳健特征SURF算法获取匹配特征点,针对传统的SURF算法匹配度不佳的问题结合随机抽样一致性RANSAC算法调整采样概率对特征点进行筛选,以更好地获取正确的采样模型,提高采样算法效率。将进行误匹配剔除筛选之后的点使用融合算法进行图像拼接。实验结果表明图像拼接速度质量理想,特征点匹配精确度有显著改善。
Image Stitching technology is used in many fields.Image processing is one of the basic steps,and the effect of image Stitching affects the quality of image processing.As one research branch in the field of computer vision,Image stitching correctness and efficiency in the image stitching algorithm are two important issues in this research field.This paper improves the SURF algorithm by adding the RANSAC algorithm that removes the mismatched points.The experimental results show that our method has better representability than other method.
作者
丁一
DING Yi(Wuxi City College of Vocational Technology,Wuxi Jiangsu 214000)
出处
《数字技术与应用》
2021年第8期96-98,共3页
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