基于改进的SIFT特征的数字图像无缝拼接技术

SIFT(Scale Invariant Feature Transform)是一种具有尺度和仿射不变性的综合性能较好的特征描述子,称为尺度不变特征转换算子。该算子在某种程度上可解决目标的旋转、缩放、平移、光照影响等问题,但解决问题的过程的同时也伴随着计算量大、运算时间长、存在错误匹配、效果不明显等问题。所以本文研究的数字图像无缝拼接技术是应用了改进的SIFT算法,即快速鲁棒性尺度不变特征提取(Speeded Up Robust Features,SURF)算法,采用基于改进的SIFT特征的算法对图像的特征点进行提取与匹配,然后利用随机抽样一致算法反复迭代,找到变换矩阵初始值,根据变换矩阵进行两幅图像之间的统一坐标变换,并应用加权平滑算法进行图像融合完成了图像的无缝拼接。