多幅图像自动拼接算法研究.pdf

152 2012 ，48 （34） Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 ⦾图形、图像、模式识别⦾ 多幅图像的自动拼接算法研究 赵毅力 ZHAO Yili 西南林业大学 计算机与信息学院，昆明 650224 College of Computer and Information, Southwest Forestry University, Kunming 650224 ，China ZHAO Yili. Automatic multiple images stitching algorithm research. Computer Engineering and Applica- tions, 2012, 48 （34 ）：152-157. Abstract ：This paper presents an automatic multiple images stitching algorithm based on feature points. The algo- rithm first extracts the SIFT or SURF feature points from the scale space of the image, then locates feature points on the sub-pixel coordinates, and gives the main orientation. Initial feature points matching can be calculated by using the k-nearest neighbor search based on k-d tree, and distance ratio of the nearest neighbor feature point and the next nearest neighbor feature point. Then using RANSAC （Random Sample Consensus ）algorithm to match the initial feature points set, while transformation parameters between the two images can be estimated robustly. Seamless multi-image automatic stitching can be obtained by using multi-band blending algorithm. Key words ：image stitching; feature matching; robust estimation; image blending 摘 要：提出一种基于特征点的多幅图像自动拼接算法。根据SIFT 或SURF 算法在图像的尺度空间中提取特 征点，对特征点进行亚像素定位，并赋予主方向。根据特征点邻域信息分布计算得到特征向量后，基于k-d 树 进行最近邻和次最近邻有哪些信誉好的足球投注网站，利用最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比得到初始匹配点对。使用 RANSAC （Random Sample Consensus ）算法剔除错误匹配特征点对，同时对图像之间的变换参数进行鲁棒估 计，使用多频带融合算法消除拼接痕迹。实验验证了该算法能够完成多幅图像的自动无缝拼接。 关键词：图像拼接；特征匹配；鲁棒估计；图像融合 文献标识码：A 中图分类号：TP391 doi ：10.3778/j.issn. 1002-8331.1203-0527 1 引言 算得到图像之间的变换参数。对于需要进行大量图 [1] 像匹配的应用来说，手动选取特征点变得相当繁琐， 图像配准和图像拼接在遥感图像处理 、医学图 [2] [3] 容易出错。针对这个问题，近几年来研究者提出了 像处理 和计算机视觉 等领域有着广泛的应用。传 [4]