基于相位相关和纹理分类的SIFT图像拼接算法

摘要：

针对传统尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像拼接过程中计算量较大的问题,提出了一种基于相位相关和纹理分类的快速SIFT拼接算法.首先,使用相位相关法粗略地获取待拼接图像的重叠区域;其次,对图像进行纹理分类,并选取其中纹理复杂度较高区域进行SIFT检测,为了提升纹理分类阶段的速度,提出了跳跃归类的方法;最后,对于不同复杂度的纹理区域,仅在相同纹理区域内进行特征点的匹配.实验结果表明,所提出改进算法在维持较好拼接质量的基础上,与传统SIFT算法以及己有的两种改进型SIFT算法相比,平均拼接速度分别提升了68.46％、20.45％、41.83％.因此该算法在对拼接效率有较高要求的领域具有潜在的应用价值.

关键词：图像处理、图像拼接、尺度不变特征变化、相位相关、纹理分类、跳跃归类

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金,;贵州省科技计划项目;黔科合平台人才[2017]5788号;[2018]15781号;半导体功率器件可靠性教育部工程研究中心开放基金;黔科合平台人才20176103号

在线出版日期：2021-01-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：650-658