SURF算法在小尺寸图像拼接中参数配置的优化

摘要：

在图像拼接领域，SURF算法因其出众的时效性和鲁棒性，有着十分广泛的应用。针对SURF算法中特征点提取和描述过程中参数固定，对侧重点不同的图像拼接应用存在变通性较差的问题，提出了从窗口滤波器权值，特征点周围子区域的选择以及子区域内Haar小波变换的采样点范围三方面进行参数配置优化。针对目前主流的流媒体尺寸图像，利用控制变量法在不同的SURF参数配置下，对算法的时效性、准确性和鲁棒性等性能进行了分析；通过特征点匹配率和特征点匹配效率的比较，给出了SURF算法参数的选择策略。仿真结果表明该策略可以有效提高SURF算法在图像拼接中的运算速度和准确性，丰富算法在实时领域的应用。

关键词：加速鲁棒特征(SURF)算法、图像拼接、小尺寸图像、参数配置、特征点匹配、窗口滤波器、特征点子区域

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-10-17（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：191-195