一种优化的图像拼接方法
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

基金项目:


An Optimized Image Mosaic Method
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
    摘要:

    针对目前图像拼接过程中特征点提取速度慢和特征点匹配精度不高的问题,提出了一种图像拼接的优化算法,即首先对待拼接图像进行降采样处理、然后根据半图像区域提取特征点并采用SSDA(Sequential Similarity Detection Algorithm)算法进行特征点提纯,最后进行图像拼接;拼接结果表明:与传统的图像拼接方法相比,新的优化算法大大地降低了计算数据量,在图像拼接时间方面具有明显的优势.

    Abstract:

    In view of the fact that feature point extraction speed is slow and that its matching accuracy is not high in the current image stitching process,an optimized image stitching algorithm is proposed.Firstly,the images to be spliced are carried by the downsampling process; then extract the feature points on the half image area and use the Sequential Similarity Detection Algorithm (SSDA) to purify the feature points; finally,stitch the images.Stitching results show that compared with the traditional image matching method,the new optimization algorithm greatly reduces calculated data and has obvious advantages in image stitching time.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

章盛, 韩超.一种优化的图像拼接方法[J].重庆工商大学学报(自然科学版),2015,32(12):8-13
ZHANG Sheng, HAN Chao. An Optimized Image Mosaic Method[J]. Journal of Chongqing Technology and Business University(Natural Science Edition),2015,32(12):8-13

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
×
2023年《重庆工商大学学报(自然科学版)》影响因子稳步提升