最佳点平滑法寻找最佳拼接缝

针对目前大多数算法在图像拼接过程中仍然存在明显缝隙的缺陷,提出了最佳点平滑方法,首先采用SIFT算法提取特征点,并用PCA-SIFT对特征描述符做降维处理;然后通过RANSAC消除误匹配点,将三基色最为接近的点作为拼接点,之后对拼接点集进行平滑处理;最后得到最佳拼接线。通过仿真实验表明,算法在保证了时间效率的同时,使得彩色图像得到了更好的拼接效果。

变环加权SIFT算法的图像拼接

针对传统SIFT匹配算法数据量大、时间复杂度高的问题,提出基于尺度不变特征变换(SIFT)特征提取方法获得特征点,并采用变换步长的圆形区域选区对特征点进行描述,改进了SIFT特征的64维描述符和88维描述符的不足。将改进后的算法应用到图像拼接过程中,通过实验验证了改进后的方法在时间复杂度方面有所改善。