【摘 要】
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针对传统图像拼接算法特征点计算量大、耗时较长等问题,提出了一种基于小波变换的新型加速鲁棒特征算法（SURF）图像拼接方法。首先通过Haar小波函数对图像进行二阶分解以获取图
【基金项目】
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国家自然科学基金(61203033);安徽省自然科学基金(1608085MF146);安徽省高校自然科学研究项目(KJ2016A062);2016年安徽省高校优秀中青年骨干人才国内外访学研修项目(gxfxZD2016108)资助
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针对传统图像拼接算法特征点计算量大、耗时较长等问题,提出了一种基于小波变换的新型加速鲁棒特征算法（SURF）图像拼接方法。首先通过Haar小波函数对图像进行二阶分解以获取图像低频成分,并利用小波梯度矢量对低频图像重合区域进行特征点提取,从而实现低频图像下快速获得特征点的变换参数以指导高频图像下的特征点提取;在此基础上,提出一种SURF图像匹配改进算法,利用特征点约束的单向匹配和方向一致等性质,有效剔除误匹配点对,以提高特征点匹配精度和实时性。最后,通过两组实验验证了所提出方法的有效性和可行性。
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