基于多尺度边缘曲率估计的图像拼接方法

针对传统图像拼接方法仿射不变性差和对噪声敏感等问题,提出了一种基于图像边缘特征点的检测、匹配和融合方法.首先利用Canny边缘检测器提取图像的单像素边缘特征,通过边缘点邻域内的多尺度平均余弦值估计得到曲率极大值特征点,然后构建每个特征点的8×8邻域内的梯度方向直方图描述符,采用最小欧式距离与次小欧式距离比进行粗匹配,接着通过随机抽样一致性算法精匹配得到图像间的投影变换矩阵,最后采用加权平均融合算法可以得到无拼接缝隙的宽视角图像,实验表明,与基于Harris算法的拼接技术相比,该方法平均重复率高20.83%,平均定位误差低19.36%.