【摘 要】
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针对快速鲁棒特征（SURF）算法的拼接结果图像,会出现明显的拼接线与过渡带的问题,提出一种改进的基于SURF特征匹配的图像拼接算法.在剔除误配点时,采用改进的随机抽样一致（RANSAC
【机 构】
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绵阳师范学院数学与计算机科学学院,平顶山学院计算机科学与技术学院
【基金项目】
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四川省科技厅资助项目:基于色彩熵的半监督图像检索研究(2012JYZ013);四川省教育厅资助项目(12ZB070);绵阳师范学院资助项目(2013A12)
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针对快速鲁棒特征（SURF）算法的拼接结果图像,会出现明显的拼接线与过渡带的问题,提出一种改进的基于SURF特征匹配的图像拼接算法.在剔除误配点时,采用改进的随机抽样一致（RANSAC）算法调整采样概率,以更少的时间获取正确模型,提高算法效率.在图像融合时,先对输入图像进行亮度均衡预处理,然后再使用加权平滑算法进行融合,从而消除结果图的拼接线和过渡带,提高图像拼接质量.实验表明,改进算法能保持SURF算法的优良特性,进一步提高SURF算法匹配效率,并能有效消除拼接线和过渡带,使图像拼接质量得到显著提高.
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