Canny算法和中值滤波法的红外全景图像拼接

因传统拼接手段不能获取有效目标向量,导致拼接后图像模糊、不完整,并且存在图像匹配准确率不高、匹配失误率过高和耗时较长的问题,因此,提出Canny算法和中值滤波法的红外全景图像拼接方法。运用Canny算法提取具有显著性特征的图像边缘向量,同时采用中值滤波法,将图像差异过大的数据做对应的过滤处理。为了降低拼接图像结构层次混乱、不齐的情况,根据过滤结果对待拼接的图像做特征定位处理,并实现目标特征匹配。最终在线性融合的基础上提出基于聚类预筛选的多分辨率融合方法,加强图像整体融合效果,从而得出拼接后的完整红外全景图像。分析实验结果可知,所提方法的匹配失误率最低值仅为8%,说明所提出方法可以在根本上降低图像匹配的失误率,增强匹配的精准度,使拼接后的图像更加清晰,并且耗时较短,充分说明该方法应用价值高。