一种改进的快速全景图像拼接算法

全景图拼接是将具有共同部分的多幅图像进行组合,实现一幅全景图的过程.针对基于传统SIFT(scale-invariant feature transform)算法全景拼接中的特征点匹配计算消耗时间过长和存在冗余错误的不足提出了改进.其中,传统算法的特征点匹配计算是基于KD-tree算法的树结构,由近及远地逐个查找并计算特征点的匹配度;改进后的最近邻搜索算法(best-bin-first,BBF)是先根据每个特征点的多维度分量特性对其进行优先级排序,查询时总是从优先级高的开始,来提高匹配计算效率.冗余错误问题则是通过随机采样一致算法(RANSAC)的优化迭代计算错误概率,代替传统方法的阈值筛选法来减低错误匹配点的出现次数.实验中分别对简单纹理图像和复杂纹理图像进行了拼接实验并与原算法比较,证明本算法的拼接精度和时效性的提升.