基于特征聚类的大视差图像拼接算法

摘要：

针对大视差图像拼接过程中出现的错位、重影等问题,提出一种基于特征聚类的图像拼接算法.首先,以已匹配的特征点分布为依据在目标图像重叠区域构造泰森多边形.然后使用改进的AG-N ES层次聚类算法对特征点聚类,合并对应组内特征点所代表的泰森多边形,得到目标图像重叠区域的各个子平面.最后,求解对应子平面的单应性矩阵,并采取就近原则分配非重叠区域的单应性矩阵,对目标图像进行投影变换,得到拼接图像.实验结果表明,所提算法具有较高的配准精度,可有效改善大视差图像拼接过程中出现的误配准和局部失真问题.

关键词：图像拼接、视差、泰森多边形、聚类、单应性矩阵

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61471004

在线出版日期：2022-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：283-290