典型文献
基于导向快速与旋转简短和随机抽样一致组合的图像拼接算法优化
文献摘要：
针对在图像拼接过程中存在图像间的特征点匹配精度低、图像拼接处存在裂缝以及图像拼接时间久的问题,提出一种基于导向快速与旋转简短(oriented fast and rotated brief,ORB)和随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)组合的图像拼接算法.首先,利用小波变换得到表示图像的近似、水平、垂直和对角特性的子图像分量,选取图像的近似、水平和垂直特性的子图像分量进行叠加,得到下一步进行特征提取的图像;其次,提取图像的ORB特征点并生成二进制特征描述符;再次,通过正反双向匹配对图像中的特征点进行粗匹配并使用RANSAC算法进行精度匹配;最后,利用拉普拉斯金字塔算法进行图像融合.实验结果表明:利用基于ORB和RANSAC组合的图像拼接算法对选取的图像进行提取特征平均耗时约为传统尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)算法的84.7％、加速鲁棒特征(speed-up robust features,SURF)算法的36.4％、ORB算法的64.9％,图像特征匹配精度提高,图像特征匹配时间缩短,图像拼接处不存在明显裂痕.基于ORB和RANSAC组合的图像拼接算法是一种优质的图像拼接算法.
文献关键词：
小波变换;ORB算法;RANSAC算法;拉普拉斯金字塔算法;图像融合;图像拼接
中图分类号：
作者姓名：
李明亮;侯英竹
作者机构：
河北地质大学信息工程学院,石家庄050031;智能传感物联网技术河北省工程研究中心, 石家庄050031
文献出处：
引用格式：
[1]李明亮;侯英竹-.基于导向快速与旋转简短和随机抽样一致组合的图像拼接算法优化)[J].科学技术与工程,2022(21):9182-9189
A类：
B类：
简短,随机抽样一致,图像拼接,拼接算法,算法优化,接过,特征点匹配,匹配精度,接时,oriented,fast,rotated,brief,ORB,random,sample,consensus,RANSAC,小波变换,直和,对角,子图像,二进制特征,特征描述符,正反,双向匹配,粗匹配,拉普拉斯金字塔算法,图像融合,提取特征,尺度不变特征转换,scale,invariant,transform,SIFT,加速鲁棒特征,speed,up,robust,features,SURF,图像特征匹配,匹配时间,裂痕
AB值：
0.321598
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