基于网格变形和余弦函数权重的图像拼接方法

摘要：

为了消除拼接图像中的重影和色差缝隙问题,本文提出一种基于网格变形和余弦函数权重的图像拼接方法.首先使用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法和随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法对待拼接图像进行特征点的提取与匹配;接着利用高斯分布(Gaussian distribution,GD)模型去除错误匹配的特征点;然后采用余弦函数权重对逼近投影图像拼接模型(as-projective-as-possible image stitching,APAP)和全局相似变换模型进行加权融合;最后利用余弦函数权重对变形图像进行加权拼接.实验结果表明:本文方法的拼接效果优于对比的经典算法,能有效地消除拼接图像中的重影和色差缝隙.

关键词：图像拼接、图像变形、尺度不变特征变换、权重、重影

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;桂林市科学研究;技术开发计划;广西研究生教育创新计划

在线出版日期：2020-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：42-53