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Panoramic image mosaic method based on image segmentation and Improved SIFT algorithm
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AI
DOI：10.1088/1742-6596/2113/1/012066.png)
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摘要
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摘要
针对在全景图像拼接中利用SIFT算法提取图像特征点时计算量大的问题，本文提出了一种基于图像分割和Improved SIFT的全景图像拼接算法。该算法充分考虑了全景图像拼接的特点。首先，将拼接图像划分为块，并利用互信息提取图像对的最大重叠块；通过SIFT算法提取SIFT关键点，并在SIFT算法的空间极值检测前进行dog滤波，以消除强度值较小的特征点；在建立特征描述符时，将原算法的128维降至64维以减少计算量。在特征点配准过程中，将特征描述符降至32维，通过最优节点优先BBF算法粗略提取特征点对，并利用RANSAC进行特征点对的配准与筛选；最后获得图像变换矩阵，实现全景图像拼接。实验结果表明，所提算法不仅保证了全景拼接效果，而且提取特征点的时间仅为传统SIFT算法的11%，特征点配准速度为传统SIFT算法的27.17%。
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