|
|
1.
结合变形函数和幂函数权重的图像拼接
李加亮, 蒋品群
计算机应用
2019, 39 (10):
3060-3064.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019020239
针对图像拼接算法存在效率低下、特征点错误匹配、重影和拼接缝等问题，提出一种基于尺度不变特征变换、薄板样条函数和幂函数的图像拼接方法。该方法通过对输入图像进行采样匹配，计算输入图像间的点映射关系和重合区域，使用点映射关系对重合区域内的特征点进行定向配准，利用特征点集合计算出图像的局部扭曲模型，使用图像插值方法对图像进行变形映射；采用幂函数权重模型对变形图像中的像素进行平滑过渡，完成图像拼接。实验结果表明，在拼接相同图像的情况下，所提方法与传统的尺度不变特征变换算法相比，特征点配准效率提高了约59.78%，而且得到了更多的特征点对；与经典的图像拼接算法相比，该方法解决了图像的重影和拼接缝的问题，同时提高了图像的质量评估指标的得分。
参考文献 |
相关文章 |
多维度评价
|
|
