基于小波变换的新型SURF图像拼接方法

发布时间：2018-04-22 08:14

本文选题：图像拼接 + 小波变换　；参考：《电子测量与仪器学报》2017年05期

【摘要】：针对传统图像拼接算法特征点计算量大、耗时较长等问题,提出了一种基于小波变换的新型加速鲁棒特征算法(SURF)图像拼接方法。首先通过Haar小波函数对图像进行二阶分解以获取图像低频成分,并利用小波梯度矢量对低频图像重合区域进行特征点提取,从而实现低频图像下快速获得特征点的变换参数以指导高频图像下的特征点提取;在此基础上,提出一种SURF图像匹配改进算法,利用特征点约束的单向匹配和方向一致等性质,有效剔除误匹配点对,以提高特征点匹配精度和实时性。最后,通过两组实验验证了所提出方法的有效性和可行性。
[Abstract]:A new accelerated robust feature algorithm based on wavelet transform (wavelet transform) is proposed to solve the problems of large computation and long time consuming in traditional image stitching algorithm. Firstly, the image is decomposed second order by Haar wavelet function to obtain the low frequency components of the image, and the feature points of the overlapped region of the low frequency image are extracted by the wavelet gradient vector. Therefore, the transform parameters of feature points can be obtained quickly in low frequency images to guide the feature points extraction in high frequency images. On this basis, an improved algorithm of SURF image matching is proposed, which utilizes the unidirectional matching and directional consistency of feature points constraint, and so on. In order to improve the accuracy and real time of feature point matching, the mismatch point pairs are eliminated effectively. Finally, the effectiveness and feasibility of the proposed method are verified by two groups of experiments.
【作者单位】：安徽工程大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61203033) 安徽省自然科学基金(1608085MF146) 安徽省高校自然科学研究项目(KJ2016A062) 2016年安徽省高校优秀中青年骨干人才国内外访学研修项目(gxfxZD2016108)资助
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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