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为了消除拼接图像中的重影和色差缝隙问题,本文提出一种基于网格变形和余弦函数权重的图像拼接方法。首先使用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform, SIFT)算法和随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)算法对待拼接图像进行特征点的提取与匹配;接着利用高斯分布(Gaussian distribution, GD)模型去除错误匹配的特征点;然后采用余弦函数权重对逼近投影图像拼接模型(as-projective-as-pos