基于改进RANSAC算法的图像自动拼接技术

被引:5
作者
张世良
机构
[1] 宁德师范学院计算机系
关键词
RANSAC算法; 图像拼接; 特征点匹配; 抽样次数; Harris角点;
D O I
10.14098/j.cn35-1288/z.2012.02.018
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
图像拼接技术关键在于图像配准和算法效率,针对传统的图像特征匹配算法数据量大、计算耗时长的缺点,将K-means聚类算法应用到图像匹配算法中,提出了一种解决该问题的改进算法。该方法利用K-means聚类算法对图像提取出的角点对先进行聚类分组,然后采用预判断模型和分组随机选取的方法来提高传统算法效率。实验结果表明,该算法相比于传统的RANSAC算法,在保持较高的精度和鲁棒性的情况下,大大提高了计算效率,有助于提高图像的自动拼接的效率。
引用
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