【摘 要】
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针对传统的基于区域图像拼接方法中，计算量大、鲁棒性差以及不能很好地解决拼接后的接缝等问题，提出了一种稳健的基于特征点的无缝图像拼接算法。在SIFT（scale invariant featur
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院信息获取与处理陕西省重点实验室
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针对传统的基于区域图像拼接方法中，计算量大、鲁棒性差以及不能很好地解决拼接后的接缝等问题，提出了一种稳健的基于特征点的无缝图像拼接算法。在SIFT（scale invariant feature transform）提取图像特征点并匹配的基础上，通过优化的随机采样一致性（random sample consensus）算法过滤匹配点，去除误匹配点，并用过滤后的匹配点求解两对应图像间单应性矩阵初值；然后利用L—M算法优化单应性矩阵对图像序列进行拼接；最后通过改进线性加权函数法进行图像融合，很好地解决了接缝问
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