SURF和RANSAC在图像拼接中的应用

摘要：

图像特征检测在计算机视觉带动下得到了快速发展.SURF特征描述能够非常稳定快速地对图像特征进行检测和描述.RANSAC能够在inliers大于50％的条件下很好地估计出模型参数,在特征点匹配上起到了关键作用.本文利用SURF特征描述子对图像特征点进行检测和描述,然后运用交叉匹配的策略有效地消除一些错误匹配点对,然后运用RANSAC算法进行模型估计,最后使用线性加权的方式对图像进行融合.该方法利用了SURF快速检测和稳定性的特点和RANSAC算法时间复杂度小的特点进行特征点快速准确匹配,最终能够实现快速的图像拼接.

关键词：图像拼接、快速鲁棒描述子(SURF)、随机采样一致(RANSAC)

所属期刊栏目：39

分类号：TP2(自动化技术及设备)

在线出版日期：2016-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：71-75