【摘 要】
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针对基于图象灰度匹配的图象拼接存在的两个主要缺点,提出了一种自动图象拼接新算法,即在相似度的代价函数定义中,通过引入基于M估计的鲁棒计算方法来消除局外点对全局变换参
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针对基于图象灰度匹配的图象拼接存在的两个主要缺点,提出了一种自动图象拼接新算法,即在相似度的代价函数定义中,通过引入基于M估计的鲁棒计算方法来消除局外点对全局变换参数估计的影响,而在初始参数估计问题上,则采用分层渐近匹配的机制及梅林变换,从而有效地解决了方位变动较大的图象带来大的初始参数估计的困难,同时有效地提高了计算效率.实验表明,该算法较大地扩展了基于灰度匹配的图象拼接算法的适用范围,具有良好的性能.
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