基于改进的SURF和RANSAC的图像拼接算法

摘要

图像拼接技术在很多图像处理领域如无人机拍摄、图像遥感等领域有着很好的应用,图像处理的一个基础步骤就是图像拼接,拼接之后的图像效果可能会影响下一步图像处理的质量。作为计算机图形学处理的一个分支,图像拼接技术的算法能够解决单张照片视野不足的问题。图像拼接质量的优劣会影响其他工作,首先需要解决的是特征点匹配的准确性,即获取最优的采样模型以便进行图像拼接。文中采用加速稳健特征SURF算法获取匹配特征点,针对传统的SURF算法匹配度不佳的问题结合随机抽样一致性RANSAC算法调整采样概率对特征点进行筛选,以更好地获取正确的采样模型,提高采样算法效率。将进行误匹配剔除筛选之后的点使用融合算法进行图像拼接。实验结果表明图像拼接速度质量理想,特征点匹配精确度有显著改善。