边缘分类SIFT算法

针对经典SIFT算法的实时性较差和其在图像拼接应用时特征点冗余的问题,研究了其在整个尺度空间搜索极值点步骤后,利用图像几何不变矩理论结合图像边缘提取技术提取了图像的边缘类,并在边缘类对应的尺度空间中提取特征点,从而给出了一种改进的SIFT算法.经过多组实验后,结果显示改进后算法可以使图像的冗余特征点减少20%～50%,从而大大减少经典SIFT特征点冗余性并提高了算法的运行速度.     

一种消除图像拼接痕迹的新方法

图像融合是消除拼接痕迹的关键技术之一,已有的众多图像融合算法大都是针对完全重合图像的,忽略了针对图像拼接痕迹消除的图像融合方法的研究,从而影响了图像拼接技术的应用发展。为了高效、高质量地完成图像拼接,利用缝合线搜索技术结合小波多分辨率分析融合技术,给出了一种消除图像拼接痕迹的新方法。实验结果表明,该方法在保证较好实时性的同时,高质量地消除了图像拼接的痕迹。