基于改进的FAST-SURF快速图像拼接算法

摘要：

针对SURF(speeded-up robust features)算法计算量大、图像拼接效率低的不足,以FAST(features from accelerated segment test)角点取代SURF斑点在图像重合区域提取特征点,使用SURF描述子进行特征点描述,通过描述子降维、自适应最近邻与次近邻比值法、几何约束法剔除错误匹配点,提高匹配的准确性.匹配完成后,通过减少样本集的个数和舍弃不合理参数模型来改进RANSAC(random sample consensus)方法,获取单应性矩阵,最后进行图像变换、融合和拼接.实验结果显示,该图像拼接算法与传统的SURF算法相比,图像拼接总时间减少了12％,拼接效率得到了显著提高.

关键词：FAST;SURF描述子;RANSAC;图像拼接

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.73;TP391

资助基金：国资委央企攻关项目2020YQGJ006-020

在线出版日期：2021-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：636-642