计算机工程

作者：吴禄慎, 陈小杜

单位：南昌大学 机电工程学院, 南昌 330031

关键词：图像拼接,图像配准,AKAZE算法,卷积神经网络描述符,RANSAC算法

基金：国家自然科学基金（51365037）。

针对传统图像描述方法在图像对变化复杂时特征点配准精度低，且传统RANSAC算法计算稳定性差的问题，提出一种结合改进AKAZE特征与RANSAC算法的图像拼接算法。利用AKAZE算法构造非线性尺度空间提取图像特征点，采用卷积神经网络描述符生成128维特征向量描述图像特征点，通过精简特征点并在迭代中设定嵌套阈值改进RANSAC算法得到最优变换矩阵模型，结合最佳缝合线算法和多频段融合算法对变换后的图像进行拼接。实验结果表明，和传统AKAZE算法相比，该算法在图像对的视角差异和光照差异较大时，配准精度分别提高12.60和6.99个百分点，改进后的RANSAC算法计算时间较改进前缩短4.17 ms，图像拼接精度更高。

来源：2021年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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