基于SURF和双向自适应阈值配准的红外图像拼接

摘要：

针对当前SIFT图像配准与融合拼接算法复杂度高的缺陷,鉴于SURF( speedup robust features)算法具有快速且鲁棒性较好的特点, 提出了一种基于SURF特征点检测和自适应阈值特征匹配的图像拼接算法.首先用SURF算法提取图像特征后, 使用双向匹配策略和自适应阈值的BBF( Best Bin First)匹配算法寻找图像间的匹配点, 同时结合Laplacian标识符来分离不同类型特征点,减少计算量,再通过RANSAC算法求出图像之间的映射关系, 最后采用加权平均融合方法进行图像融合.通过对红外图像进行拼接实验表明, 该方法图像拼接质量速度均有提高, 实现了图像的无缝拼接,满足红外图像拼接应用的实际需求.

关键词：SURF、双向匹配、自适应阈值、Laplacian标识符、红外图像拼接

分类号：TJ760;TP391(火箭、导弹)

资助基金：航天科学技术基金2017KC080123

在线出版日期：2019-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：84-89