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基于频谱和空域特征匹配的图像拼接算法

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摘要

目前主流的图像配准算法,如SIFT(Scale Invariant Feature Transform)、SURF(Speeded Up Robust Features)算法,其配准精度?#35272;?#20110;从图像中提取的特征点,如果待配准图像特征点不明显,基于特征点的配准算法的精度难以保证。针对特征点不明显的拼接场景,本文提出一种基于频谱和空域特征匹配的配准算法。基于傅里叶频谱图的旋转中心不变性,将空域中两幅待拼接图像绕?#25105;?#19968;点的旋转角转化成绕频谱图中心的旋转角。利用极坐标系和笛卡尔坐标系的变换关系,将绕频谱图中心的旋转量转化为一维方向的平移量,使用SAD(Sum of Absolute Difference)算法求得旋转角。利?#20204;?#24471;的旋转角将两幅图像变换为没有相对旋转的两幅图像,再利用SAD算法求得平移矩阵。本文提出的配准算法能够解决特征点不明显的图像配准问题,且配准精度较高,速度较快,适用于进行图像的连续拼接,获取全景图像。

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补充资料

DOI:10.3788/lop57.021005

作者单位:

    深圳大学
    深圳技术大学大数据与互联网学院
    深圳大学电子科学与技术学院
    深圳大学
    深圳大学
    深圳大学
    深圳大学

引用该论文

陈泽锋,吴庆阳,陈顺治,李奇锋,卢晓婷,黄浩涛. 基于频谱和空域特征匹配的图像拼接算法[J].激光与光电子学进展,2020,57(02):021005.

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