序列图像的快速配准算法研究

基于特征的图像配准算法至今已取得了很多研究成果,然而在现有的计算机性能条件下依然不能实现实时性的结果。针对基于快速鲁棒特征(Speed Up Robust Features,SURF)的序列图像拼接算法中图像配准时间长、计算繁琐等问题,提出一种结合感知哈希算法的SURF图像配准方法。设计了一种快速的搜索算法,对待拼接的相邻序列图像进行重合区域检测,确定有效的拼接区域,对有效拼接区域提取SURF特征点及描述子实现特征的配准。实验结果表明,该方法能够显著提高匹配速度和效率,提取稳定准确的特征点,减少误匹配,与现有算法相比有更好的实时性。