基于SIFT算法的大场景视频拼接算法及优化

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目前大量的由独立视频设备获取的小场景视频信息难以满足大场景下信息处理的要求,而通过多设备人工查阅的方式又存在效率低下、信息冗余和碎片化等问题。文中研究了大场景视频拼接技术,利用SIFT算法的尺度不变特性对关键点进行特征匹配,通过仿射矩阵变形完成对图像的拼接工作。在此过程中,对传统的SIFT拼接算法进行进一步的优化,主要是基于距离的优化算法来完善视频拼接的效果;对SIFT特征点匹配、加权优化算法、关键帧提取的技术等进行并行加速,以提高拼接效率。实验结果表明,提出的优化方法能更好地提取视频中的关键信息,以实现
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