基于ORB和改进的RANSAC图像拼接算法

摘要：

传统的特征点匹配存在较多的误匹配,且效率不高.针对误匹配,提出了基于二值化互信息的筛选方法,可根据特征点的互信息判断特征点是否匹配正确.此外,用ORB算法提取的特征点分布在颜色变化区域,较为集中.但RANSAC算法得到的变换矩阵仅适用于特征点分布区域,使得拼接结果有误差.针对这个问题,文中用改进的RANASC算法,先筛选出内点,再用内点得到新的特征点,可以使特征点分散;且用迭代的方式得到最佳变换矩阵.实验结果表明,使用二值化互信息筛选特征点,提高了匹配的正确率,也增加了特征点匹配的数目;改进的RANSAC算法能够有效地解决特征点少且集中的问题,使得图像拼接的结果更准确.

关键词：互信息、RANSCAC、特征点分布、图像拼接

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61672463

在线出版日期：2019-12-19（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：294-298