【摘 要】
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图像拼接技术能够很好地解决单张拍摄照片的视野狭窄问题,是数字图像处理的一个重要分支.其一般步骤是先粗匹配,后提纯,然而在用随机抽样一致性算法(random sample consensus
【机 构】
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江苏科技大学机械工程学院,江苏科技大学能源与动力工程学院
【基金项目】
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江苏省高校科研成果产业化推进基金资助项目(JHB2011-41)
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图像拼接技术能够很好地解决单张拍摄照片的视野狭窄问题,是数字图像处理的一个重要分支.其一般步骤是先粗匹配,后提纯,然而在用随机抽样一致性算法(random sample consensus,RANSAC)提纯时,将粗匹配的所有特征点对都进行迭代运算,运算量较大,导致拼接速度慢.针对该问题,文中采用了ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法,并结合空间一致性检测理论来改进RANSAC算法,以提高拼接速度.文中采用ORB算法提取特征点,并进行粗匹配;在RANSAC提纯之前,先进行一次空间一致性检测,从而缩小RANSAC抽样总量,减少迭代次数.分别用ORB+改进RANSAC算法和ORB+RANSAC算法对两组图片进行对比实验,实验表明,ORB和改进RANSAC算法的结合在保证匹配精度的基础上提高了匹配速度.
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