位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于SIFT特征检测的图像拼接优化算法研究
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:2012.1.15
  • 页码:329-332
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]兰州交通大学电子与信息工程学院,兰州730070
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60962004); 甘肃省科技攻关计划资助项目(0708GKCA047); 甘肃省自然科学基金资助项目(0803RJZA015)
  • 相关项目:图像引导重离子放疗中靶区的精确定位及剂量校正方法研究
中文摘要:

针对复杂场景下图像拼接,误匹配点比例较大时,传统匹配优化算法效率低,合成图像易产生鬼影等问题,在SIFT算法基础上,采用一种新的聚类方法预筛选特征点对,再用RANSAC算法精确提纯,减少算法迭代次数;并提出了改进的基于特征点的最佳缝合线与多分辨率样条法相结合的融合方法,提升了融合图像质量。实验结果表明,经过对以上两部分的改进,算法效率有较大提高,并能有效去除鬼影现象。

英文摘要:

In complex scenes,the traditional image match optimization algorithm was low efficiency,and motion ghosting was often contained in the merged image.In order to solve these problems,on the basis of the SIFT algorithm,this paper adopted a new method of clustering to pre-screening feature points,then used RANSAC algorithm for purifying feature points accurately.About image fusion,based on feature point,it proposed an improved methods which combined the best suture line and multi-resolution method.Experiments prove that,the improved algorithm which is efficiency,can effectively remove the ghosting.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049