SURF算法在小尺寸图像拼接中参数配置的优化

在图像拼接领域,SURF算法因其出众的时效性和鲁棒性,有着十分广泛的应用。针对SURF算法中特征点提取和描述过程中参数固定,对侧重点不同的图像拼接应用存在变通性较差的问题,提出了从窗口滤波器权值,特征点周围子区域的选择以及子区域内Haar小波变换的采样点范围三方面进行参数配置优化。针对目前主流的流媒体尺寸图像,利用控制变量法在不同的SURF参数配置下,对算法的时效性、准确性和鲁棒性等性能进行了分析;通过特征点匹配率和特征点匹配效率的比较,给出了SURF算法参数的选择策略。仿真结果表明该策略可以有效提高SURF算法在图像拼接中的运算速度和准确性,丰富算法在实时领域的应用。