一种基于改进RANSAC的红外图像拼接方法

在一般的红外图像拼接过程中,采用传统随机抽样一致(RANSAC)方法,耗时往往会稍长。为了缩短图像拼接所耗费的时间,提出了基于尺度不变特征转换(SIFT)和改进RANSAC的图像拼接方法。先通过SIFT得到特征点和特征描述,然后用改进的RANSAC对不匹配的特征点进行剔除,通过得到的变换矩阵完成图像的融合。在改进RANSAC中,设置0.95和0.85两个阈值,少量迭代后,选择跳出循环、重新选择或者计算出新的迭代次数,新的迭代次数必定比传统迭代次数小,因而达到减少时间的效果。红外图像拼接后,把实验结果与采用传统RANSAC算法的结果进行多方位比较,可以发现本文方法能够达到减少时间的目的。