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1.
针对快速鲁棒特性(SURF)算法实时性、鲁棒性等无法满足实际应用需求的问题,提出了一种对SURF的改进算法,实现图像快速拼接。改进的算法采用机器学习的方法,建立一个二进制分类器,识别出SURF提取的特征点中的关键特征点,并剔除非关键特征点。此外,采用Relief-F算法将改进的SURF描述子降维简化来完成图像配准。图像融合阶段采用带阈值的加权融合算法,实现了图像无缝拼接。实验结果表明,改进的算法具有较强的实时性和鲁棒性,并且提高了图像配准的效率,加快了图像拼接的速度。 相似文献
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提出了一种基于特征点匹配的柱面全景图像拼接算法。首先将360°环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下;然后提取各图像的SIFT(Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换)特征点,通过特征点匹配完成两幅图像的配准;再根据配准结果计算出图像间的变换参数;最后采用加权平均的融合方法对两幅图像进行无缝拼接。实验表明,算法可以有效、快速地自动生成柱面全景图像。 相似文献
3.
基于SURF算法的水下图像实时配准方法 总被引:3,自引:0,他引:3
为实现水下图像拼接实时性和鲁棒性的要求,提出一种基于SURF算法的水下图像配准方法.首先针对水下图像进行预处理;然后采用SURF算法获取参考图像和配准图像的特征点,采用kD树方法找出潜在的配准点对,再结合RANSAC和最小二乘法求出图像之间的映射关系,在取出外点的同时迭代计算出最终的精确解,并使用双线性插值方法对待配准图像进行重采样,得到配准后的图像;最后使用加权平均算法进行图像融合,完成水下图像拼接.实验结果显示,该方法明显地改善了水下图像质量;与基于SIFT算法的图像配准方法相比,两者准确度相当,但其特征点提取速度快10倍左右,总的配准速度快5倍左右,极大地提高了实时性,并具有相当的鲁棒性. 相似文献
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提出了一种基于特征点匹配的全景图像拼接算法,首先提取各图像中的SIFT特征,通过特征点匹配完成两幅图像的配准;再根据图像配准结果计算出图像间的变换矩阵;最后采用渐入渐出加权平均的融合方法对两幅图像进行无缝拼接。实验表明,该算法具有匹配精度高、鲁棒性强等特点,可以快速而自动地生成全景图像。 相似文献
6.
针对传统图像拼接算法速度较慢,难以满足获取大分辨率全景图像的实时性要求,本文提出一种基于CUDA的快速鲁棒特征(speeded-up-robust features, SURF)图像配准算法,从GPU线程执行模型、编程模型和内存模型等方面,对传统SURF算法特征点的检测和描述进行CUDA并行优化;基于FLANN和RANSAC算法,采用双向匹配策略进行特征匹配,提高配准精度.结果表明,相对串行算法,本文并行算法对不同分辨率的图像均可实现10倍以上的加速比,而且配准精度较传统配准算法提高17%,精度最优可高达96%.基于CUDA加速的SURF算法可广泛应用于安防监控领域,实现全景图像的实时配准. 相似文献
7.
一种柱面全景图像自动拼接算法 总被引:6,自引:1,他引:5
提出了一种基于特征块匹配的柱面全景图像拼接算法.首先将360度环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下;然后以一幅图像为基准图像,选择基准图像中边缘信息丰富的块作为基准块,利用特征块匹配法在待配准图像中找出与基准块匹配的配准块,进而实现两幅图像的配准;再根据配准结果计算出图像间的变换参数;最后采用平滑因子对两幅图像的重叠区域进行图像无缝拼接.实验证明,算法可以快速自动地生成柱面全景图像,具有良好的鲁棒性. 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(9)
由于传统SIFT特征点描述符的复杂性,增加图像拼接的时间,针对这种情况,提出一种快速的红外图像拼接算法。算法首先对序列红外图像提取关键帧;然后对图像畸变和海杂波进行预处理,并限制相邻两幅图像的特征点提取区域,缩短图像拼接时间;最后采用双向匹配法提高配准精度,用高斯渐入渐出法得到无缝拼接的图像。实验结果证明该算法提高了拼接速度,当特征点不是很多时,改进后的SIFT匹配算法在时间上可以达到比较理想的效果。 相似文献
10.
基于SURF的抗重复特征干扰图像配准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于加速鲁棒特征(SURF)的图像配准算法的配准精度易受重复特征干扰的影响这一问题,提出一种基于SURF的抗重复特征干扰的图像配准方法.使用SURF算法提取图像特征点;针对重复特征干扰,提出一种特征点分类匹配方法以取代传统的全局匹配,在不显著增加计算量的情况下有效的降低误配率;使用随机抽样一致(RANSAC)算法进一步筛除误配,并计算出图像转化矩阵以完成配准.实验结果表明,该方法能有效抑制实验图像中严重的重复特征干扰,并获得较高的配准精度. 相似文献