基于视差梯度的图像拼接算法研究
图像拼接的关键技术在于特征点的匹配.Lowe等提出的基于SIFT特征算子的匹配算法具有尺度、旋转、视角、光照不变性,能够有效地用于目标的三维重建以及复杂目标识别.该算子使用128维向量来表示每个特征点,使处理的数据量较大,难以满足实时性的要求.本文通过改变特征点描述子的结构实现了特征向量的简化,并且提出基于视差梯度约束的特征点匹配算法,在匹配过程中使用最小中值估计算法去除伪匹配点对.实验说明,当图像存在较大的变形、畸变和噪声影响时的情况下,在保证算法的鲁棒性同时,能够降低图像匹配的计算量,从而保证算法的实时性.
SIFT特征算子、视差梯度、最小中值估计
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
2009-07-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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