基于超宽选票的图像拼接方法

摘要

针对机器视觉的电子选举系统中出现的超宽选票无法被现在主流的电子选举系统进行加载识别的问题,提出一种改进的图像拼接方法。首先,在特征提取部分简化了尺度不变特征变换(SIFT)算法中金字塔的层数以提升特征提取的效率;然后,在图像拼接阶段,先使用近邻(NN)算法进行特征粗匹配,再使用渐进一致采样(PROSAC)算法提高匹配精度,实现图像配准;最后,对重合区域使用渐入渐出融合法进行融合处理,实现了电子选票图像的拼接。由实验结果可以看出,该算法在保证了图像拼接质量的基础上,拼接平均耗时大概为30 ms,拼接效率高,满足了电子选举系统对超宽选票机器采集的需求。