【摘 要】
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在传统的视频拼接算法中,配准的误差和运动的物体都会使拼接结果产生鬼影,而复杂的融合算法又难以满足实时性要求。针对上述问题,以平行光轴且光心位于同一水平基线位置的双
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61162005;61163002);机器人技术与系统国家重点实验室开放研究基金课题(SKLRS-2013-MS-05)
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在传统的视频拼接算法中,配准的误差和运动的物体都会使拼接结果产生鬼影,而复杂的融合算法又难以满足实时性要求。针对上述问题,以平行光轴且光心位于同一水平基线位置的双目相机采集的视频图像为研究对象,提出一种基于限定区域和SURF算法的视频拼接方法。针对采集到的具有20%~30%重叠感兴趣区域（ROI）的视频图像,每24帧设置一个关键帧,仅对关键帧的ROI区域采用SURF算法寻找特征匹配点对。然后采用改进的RANSAC算法筛选单应性变换矩阵H,对非关键帧直接采用此单应性变换矩阵H进行图像融合。实验结果表明,采用
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