The invention discloses a threshold adaptive feature point matching image splicing method. Firstly, the feature matching points are extracted from two images to be stitched; then the Euclidean distance between all feature matching points is obtained and the data is quantified; secondly, the initial threshold value of feature points is determined by KSW entropy method; secondly, the gray similarity of each group of feature points is calculated by Freeman chain code; thirdly, the optimal threshold value of feature matching points is searched iteratively until the error requirements are met After that, the final feature point data obtained by the best threshold filter is used for image mosaic. By using the threshold adaptive FLANN feature point selection and matching algorithm, the robustness of the algorithm is enhanced, and the accuracy of image mosaic is greatly improved.
【技术实现步骤摘要】
一种阈值自适应的特征点匹配图像拼接方法
本专利技术涉及一种图像拼接方法,尤其涉及一种阈值自适应的特征点匹配图像拼接方法。
技术介绍
图像拼接是将多幅来自同一场景的有重叠区域的小尺寸图像合成一幅大尺寸的高质量图像的过程。图像拼接一直是计算机视觉中的一个关键问题,在目标检测、物体识别、三维重建、图像配准、图像理解等具体应用中发挥着重要作用。由于图像的成像条件和所记录的内容复杂多样,而且应用需求各有不同,对图像特征点提取和匹配的研究一直都是视觉领域中一个极具挑战性的问题。传统图像拼接在图像拼接匹配时存在特征信息少和误匹配率高的问题,而基于SURF特征提取和FLANN搜索的图像匹配算法可利用SURF算法提取大量的图像特征信息,同时采用FLANN的KD-TREE搜索相似的特征矢量,在不影响图像匹配速度的前提下,可提高特征匹配准确率,但其特征点筛选阈值选取主要依靠经验取值,在同一场景图像拼接时鲁棒性较差,具有局限性。设计一种可自适应选取阈值的图像拼接方法尤为重要。基于此,本案提出了一种阈值自适应的特征点匹配图像拼接方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是所要解决的技术问题就是提供一种阈值自适应的特征点匹配图像拼接方法。为达到上述目的,本专利技术采用如下技术方案:所述的一种阈值自适应的特征点匹配图像拼接方法,该方法包括图像间特征匹配点的提取、筛选特征匹配点初始阈值的确定、各组特征匹配点的灰度相似度计算、筛选特征匹配点最佳阈值的迭代搜索和图像的拼接等步骤。所述的用于拼接的图 ...
【技术保护点】
1.一种阈值自适应的特征点匹配图像拼接方法,其特征在于:该方法包括图像间特征匹配点的提取、筛选特征匹配点初始阈值的确定、各组特征匹配点的灰度相似度计算、筛选特征匹配点最佳阈值的迭代搜索和图像的拼接等步骤。/n
【技术特征摘要】
1.一种阈值自适应的特征点匹配图像拼接方法,其特征在于:该方法包括图像间特征匹配点的提取、筛选特征匹配点初始阈值的确定、各组特征匹配点的灰度相似度计算、筛选特征匹配点最佳阈值的迭代搜索和图像的拼接等步骤。
2.根据权利要求1所述一种阈值自适应的特征点匹配图像拼接方法,其主要特征在于:
所述的图像间特征匹配点的提取,其特征在于:利用加速鲁棒特征提取算法和FLANN算法在两幅待拼接图像中获取所有特征匹配点P0i的欧氏距离di(i=1,2,…,N),并将di对应的欧氏距离量化到[0,255]的范围内,得到量化数据oi。
3.根据权利要求1所述一种阈值自适应的特征点匹配图像拼接方法,其主要特征在于:
所述的筛选特征匹配点初始阈值的确定,其特征在于:利用量化数据oi结合最佳熵自动门限(KSW熵)方法确定筛选特征点初始阈值r0,并利用r0进行初始特征匹配点筛选,得到筛选后特征点数据P1j(j=1,2,…,M)。
4.根据权利要求1所述一种阈值自适应的特征点匹配...
【专利技术属性】
技术研发人员:彭伟康,刘磊,陈爱军,
申请(专利权)人:中国计量大学,
类型:发明
国别省市:浙江;33
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