基于各向异性尺度Junction的图像拼接

摘要：

图像拼接一般采用特征点匹配和全局变换,特征点仅包含位置信息,无法表达图像局部结构信息,且全局变换模型只适用于旋转拍摄和远距离拍摄情况,当图像视角变化较大时,容易产生明显的配准误差,降低拼接图像的质量.为此,本文提出了一种基于各向异性尺度Junction特征的图像拼接方法.Junction不仅包含点特征信息,还具有线特征信息,表达了图像重要的局部几何结构.基于Junction特征的配准在特征点配准的基础上,利用分支线信息进一步约束和优化配准,同时结合局部单应变换模型,可以较好地容忍图像局部变形,从而提高配准精度,改善拼接效果.实验验证了本文算法的有效性.

关键词：图像拼接、各向异性尺度Junction、Junction匹配、局部变换、配准优化

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年项目41501462

在线出版日期：2017-06-27（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：465-471