改进TV图像去噪模型的全景图像拼接算法

摘要：

全景图像生成过程中易受到噪声的影响.针对该问题,提出一种改进的全变分(Total Variation,TV)图像去噪模型应用于全景图像的拼接.对图像去噪过程中建立的泛函函数进行卷积运算,利用卷积操作降低噪声点的灰度值,求解泛函函数所对应的拉格朗日方程极小值,达到图像去噪的效果;采用SIFT(Scale Invariable Feature Transfomation)特征匹配算法对去噪后的图像进行特征提取和匹配;对待拼接图像进行加权融合处理,优化视觉效果.仿真实验结果表明,与经典算法相比,该研究能够较理想地去除图像中的噪声,降低全景图像拼接过程中的干扰,提高视觉效果.

关键词：图像去噪;卷积运算;全变分(TV)图像去噪模型;尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配;图像拼接;图像融合

所属期刊栏目：57

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目;陕西省自然科学基金面上项目

在线出版日期：2021-09-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：203-209