基于RANSAC的图像拼接方法
为解决常用SUSAN角点检测的阈值都是固定的,检测出的角点经归一化互相关后直接使用RANSAC(即随机抽样一致性算法)得到的单应性矩阵准确度不高等问题,给出了一种改进的RANSAC图像拼接方法.利用具有自适应阈值的角点提取算法抽取图像的角点特征,采用引导匹配的方法重新进行归一化互相关,增加了准确匹配点的个数,提高了单应性矩阵的估算效果,最后采用拉普拉斯金字塔对配准后图像进行分层融合、拼接.实验结果表明,该方法比常用方法具有更好的矩阵估算效果,拼接效果良好.
角点检测、自适应阈值、随机抽样一致性算法、单应性矩阵、拉普拉斯金字塔
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TN911.73
广西科技厅基金项目桂科基0731020;广西教育厅立项基金项目桂教科研 2006-26
2010-03-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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