一种基于特征点的稳健无缝图像拼接算法

针对传统的基于区域图像拼接方法中,计算量大、鲁棒性差以及不能很好地解决拼接后的接缝等问题,提出了一种稳健的基于特征点的无缝图像拼接算法。在SIFT(scale invariant feature transform)提取图像特征点并匹配的基础上,通过优化的随机采样一致性(random sample consensus)算法过滤匹配点,去除误匹配点,并用过滤后的匹配点求解两对应图像间单应性矩阵初值;然后利用L-M算法优化单应性矩阵对图像序列进行拼接;最后通过改进线性加权函数法进行图像融合,很好地解决了接缝问题,实现了图像拼接处的平滑过渡。实验表明,该方法对存在旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像都具有良好的拼接效果,拼接精度可以达到亚像素级。