基于SURF特征的高动态范围图像配准算法

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同一场景的多曝光图像序列被广泛的应用于高动态范围图像(HighDynamicRangeImage)的合成中。但是,在多曝光图像序列的采集过程中,相机抖动、场景运动等因素会对合成图像的质量产生较大的影响。此外,离镜头较近的大目标往往由于显著的三维形状,在序列图中产生较大的视差效应,也会对合成图像产生消极影响。该文提出一种基于SURF特征点的三维图像配准算法,实验证明该算法在近距离大目标情形下较之传统配准算法MTB(MeanThresholdBitmap,均值二值化)可以获得更好效果。
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