基于SURF的图像拼接过程中配准算法的改进

曹君宇; 周浩; 高志山; 焦红虹; 李宁

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基于SURF的图像拼接过程中配准算法的改进

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用SURF算法检测特征点进行图像拼接过程中,仅仅利用特征描述符进行图像配准时误匹配的概率很高.通常对视频图像进行拼接时,待拼接图像间的变化不会太大,所以图像中对应点主方向角和尺度因子相差不大,用这2种特征信息对待匹配特征点进行初筛,然后再取特征描述符之间的欧氏距离最小的点为正确匹配点,实现了多特征融合匹配,增加了匹配的正确率,提高了图像拼接的成功率.

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来源
《云南大学学报：自然科学版》 |2016年第6期|845-852|共8页
作者
曹君宇; 周浩; 高志山; 焦红虹; 李宁;
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作者单位

云南大学信息学院;

云南昆明650091;

南京理工大学电子工程与光电技术学院;

江苏南京210094;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像拼接; 图像配准; SURF算法; 多特征融合匹配;

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