基于网格运动统计算法和最佳缝合线的密集重复结构图像快速拼接方法

针对常用的图像拼接算法对具有密集重复结构的图像会产生大量误匹配点从而出现明显鬼影且耗时较长的问题,将网格运动统计(GMS)算法与最佳缝合线算法相结合,提出了一种密集重复结构的图像快速拼接方法。首先,在图像的重叠区域提取大量粗匹配点;接着,采用GMS算法进行精匹配,然后在此基础上估计变换模型;最后,采用基于动态规划思想的最佳缝合线算法完成图像拼接。实验结果表明,将所提算法应用于两组具有密集重复结构的图像上,不仅可以有效消除鬼影,得到理想的拼接效果,而且显著减少了拼接时间;平均拼接速度分别是传统尺度不变特征变换(SIFT)和加速稳健特征(SURF)算法的7.4倍和3.2倍,分别是结合区域分块的SIFT算法和SURF算法的4.1倍和1.4倍。所提算法能够有效地消除密集重复结构拼接时的鬼影,同时缩短了拼接时间。

基于AGAST-BRIEF的图像匹配融合算法

针对传统算法AGAST在图像处于复杂场景条件下进行图像检测时,造成图像匹配结果精度低和实时性差等问题,提出一种基于AGAST-BRIEF的图像匹配融合算法。首先,利用高斯滤波对图像进行预处理,实现去除图像噪声干扰,保留图像边缘信息的效果,通过AGAST与尺度空间理论相结合进行特征提取;然后,使用BRIEF描述子对图像中的关键点进行描述,提高特征匹配效率;最后,采用FLANN算法得到初次匹配对,使用GMS与改进的RANSAC算法对初次匹配结果进行二次筛选,得到图像特征精匹配。实验结果表明:所提算法相较于SIFT、AKAZE、KAZE算法匹配准确率提高,匹配运行时间最短,具有良好的鲁棒性。