改進(jìn)的SIFT算法及其在圖像拼接中的應(yīng)用.pdf

1、圖像拼接技術(shù)已成為數(shù)字圖像處理的研究熱點，它是將兩張或多張有重疊部分的照片利用一定的方法進(jìn)行空間匹配對準(zhǔn)，經(jīng)過采樣融合后形成一幅包含各圖像序列信息的寬視角場景的、完整的、高清晰的無縫高分辨率圖像。通過對已有的SIFT算法深入研究，針對現(xiàn)有算法的不足提出改進(jìn)算法。主要包括以下三個方面:
　　(1)針對SIFT特征點提取和生成特征描述符計算量大的問題，提出改進(jìn)的SIFT特征點提取算法。該算法用高斯二階差分算子的過零點檢測提取SIFT特

2、征點，簡化金字塔的結(jié)構(gòu)，并在特征描述階段，通過利用圓的旋轉(zhuǎn)不變性，提出一種改進(jìn)的類SIFT特征描述符，用圓環(huán)來構(gòu)造特征描述符，避免主方向的分配和大量的計算，縮短特征描述時間，提高算法的快速性。
　　(2)針對SIFT匹配時間較長和匹配范圍廣的問題，提出分塊區(qū)域SIFT特征向量匹配。該算法對待配準(zhǔn)的圖像進(jìn)行雙邊分塊，用改進(jìn)的SIFT算法提取分塊區(qū)域的特征點，并采用多塊匹配策略進(jìn)行粗匹配，用視差梯度約束消除誤匹配。實驗證明，該算法在保

3、證配準(zhǔn)精度的同時減少匹配時間，縮小匹配范圍，提高匹配效率。
　　(3)針對加權(quán)平滑法進(jìn)行圖像拼接時容易造成拼接縫的問題，提出最佳拼接線的線性加權(quán)平滑法。該算法用梯度和散度反映圖像灰度的變化程度，梯度值和散度值愈小表示灰度變化越小以及變化方向的分散程度越小，據(jù)此選擇圖像重疊區(qū)域每行在3*3鄰域內(nèi)梯度或散度值之和最小的點的連線作為最佳拼接縫，并用漸入漸出的加權(quán)平滑法去除拼接縫。實驗結(jié)果表明，此方法能夠平滑自然過渡，實現(xiàn)圖像的無縫拼接，