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基于sift特征点提取,实现图像拼接技术研究-Sift-based feature points extraction, image mosaic technique to achieve
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本文提出了一种基于特征点的全自动无缝图像拼接方法。该方法采用对于尺度具有鲁棒性的SIFT 算法进行特征点的提取与匹配,并通过引导互匹配及投票过滤的方法提高特征点的匹配精确度,使用稳健的RANSAC 算法求出图像间变换矩阵H 的初值并使用LM 非线性迭代算法精炼H,最终使用加权平滑算法完成了图像的无缝拼接。整个处理过程完全自动地实现了对一组图像的无缝拼接,克服了传统图像拼接方法在尺度和光照变化条件下的局限性。实验结果验证了方法的有效性。-This paper presents a feature
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基于sift的图像拼接算法,使用matlab实现-Sift-based image mosaic algorithm implementation using matlab
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Abstract—Constraining by cameras’ view-angles of the
outdoor monitoring systems, the panoramic digital images
fail to be obtained directly from photographing. A method is
proposed on the basis of the scale invariance feature
transform (i.
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一 种 基 于 特征点 的 全自 动 无 缝图 像拼 接方法。 该 方法采用 对 于 尺度具 有 鲁 棒性 的 SIFT 算 法进行 特征点 的 提
取与 匹 配, 并 通过引 导 互 匹 配及投票 过滤 的 方法提高 特征点 的 匹 配 精确 度, 使用 稳 健的 RANSAC 算 法求 出 图 像间 变 换矩 阵 H 的 初 值并 使用 LM 非 线 性 迭代 算 法精炼 H, 最终使用 加 权平 滑 算 法完 成 了 图 像的 无 缝 拼接。-An automatic seamless
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