计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (10): 2944-2947.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.10.2944
收稿日期:
2014-05-12
修回日期:
2014-06-22
出版日期:
2014-10-01
发布日期:
2014-10-30
通讯作者:
朱琳
作者简介:
基金资助:
国家自然科学基金资助项目
ZHU Lin,WANG Ying,LIU Shuyun,ZHAO Bo
Received:
2014-05-12
Revised:
2014-06-22
Online:
2014-10-01
Published:
2014-10-30
Contact:
ZHU Lin
摘要:
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。
中图分类号:
朱琳 王莹 刘淑云 赵博. 基于改进快速鲁棒特征的图像快速拼接算法[J]. 计算机应用, 2014, 34(10): 2944-2947.
ZHU Lin WANG Ying LIU Shuyun ZHAO Bo. Fast image stitching algorithm based on improved speeded up robust feature[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(10): 2944-2947.
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