自动图像拼接中的一种特征提取和匹配方法

在比较目前特征提取和匹配的几种方法的基础上,提出了一种基于改进特征提取和匹配的拼接方法,使得图像拼接的质量和速度得到提高.该算法首先利用改进的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)特征提取方法获得图像特征点,其次利用近似最近邻匹配进行特征匹配并引入随机抽样一致性(random sampleconsensus,RANSAC)算法去除误匹配对,最后根据匹配的特征点对得到的图像间的变换参数进行拼接和融合.该算法具有很强的鲁棒性,允许图像有缩放变换、旋转变换,不受图像噪声、色差的影响.实验证明,该方法可实现高质量快速的图像拼接.