基于GMS和改进最佳缝合线的视差图像拼接算法

针对视差图像拼接时，拼接图像存在鬼影、亮度不均匀等问题，本文提出一种基于网格运动统计（Grid-based Motion Statistics, GMS）和改进最佳缝合线的视差图像拼接算法。算法首先利用快速特征点提取和描述（Oriented FAST and Rotated BRIEF, ORB）算法提取特征点，并采用GMS算法筛除误匹配点；然后引入HSV颜色空间和图像梯度差改进能量函数，避免缝合线穿过图像边缘；最后基于图切割法求取最佳缝合线，进行图像的梯度融合拼接。仿真实验结果表明，在图像存在较大视差的情况下，本文算法特征点匹配正确率较基于尺度特征不变（Scale Invariant Feature Transform, SIFT）算法和基于加速稳健性特征（Speeded Up Robust Features, SURF）算法最低和最高提高了2.01倍和4.73倍，图像自然度平均提高了22.6%，且拼接的图像亮度均匀、无透视畸变。

Parallax Image Stitching Algorithm Based on GMS and Improved Optimal Seam