基于结构信息的图像拼接算法

摘要：

研究了纹理较多、噪声较大的两幅或多幅的图像拼接问题.两幅图像拼接时,提取图像特征点的好坏对图像拼接结果有很大影响.经典的SIFT算法是一种较好的局部特征点提取算法.而对于纹理较多,噪声较大的图像中,SIFT算法会提取数量较大的特征点,影响匹配的准确性和速度.本文提出基于结构信息的图像拼接算法(SKM,Structual Keypoint Matching),利用RTV算法提取图像的信息结构,有效地去除图像中的纹理噪声.去噪后,利用SIFT算法提取特征点进行匹配,最后利用RANSAC算法对匹配点对进行筛选,提高准确度.通过由SKM算法得到的变换矩阵H作用于原始图像,完成图像的拼接.

关键词：图像拼接、RTV、纹理去噪、结构信息、SIFT算子、RANSAC

所属期刊栏目：28

在线出版日期：2019-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：120-129