基于SIFT和SURF图像拼接算法的改进算法.docx

基于SIFT和SURF图像拼接算法的改进算法
摘要
图像拼接是图像处理中的一个研究重点，可以将多幅图像拼接成一张大图，在纹理合成、全景拍摄和虚拟现实等应用领域中得到广泛的应用。目前，基于SIFT和SURF的图像拼接算法已经成为了图像拼接领域中最常用的算法之一。本文基于对传统基于SIFT和SURF算法的研究，提出并改进了对SIFT和SURF的匹配策略，并采用剪切变换和泊松融合算法对图像进行拼接。实验结果表明，本文改进算法在图像拼接的角度、拼接效果以及运行时间等方面都有了明显的提升。
关键词：图像拼接；SIFT；SURF；拼接效果；运行时间
引言
图像拼接技术可以将多幅图像拼接成一张大图，在纹理合成、全景拍摄和虚拟现实等应用领域中得到了广泛的应用。图像拼接技术的核心是寻找两幅图像中的关键点，通过将关键点进行匹配来达到图像拼接的效果。目前最常用的图像拼接算法是基于SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）算法和SURF（SpeededUpRobustFeature）算法。两种算法都在图像特征点检测和描述子算法上进行了改进，提高了其命中率和描述子的鉴别力。但是，传统的基于SIFT和SURF的图像拼接算法存在着一些问题，例如，运行时间较长、拼接效果较差等问题。
本文基于传统基于SIFT和SURF算法的研究，提出并改进了对SIFT和SURF的匹配策略，采用剪切变换和泊松融合算法对图像进行拼接。本文通过实验结果对比，证明了本文提出的算法在图像拼接的角度、拼接效果以及运行时间等方面都有明显的提升。
2.相关工作
2.1SIFT算法
SIFT算法是一种基于图像尺度空间的特征检测算法，由DavidLowe于1999年提出。该算法使用高斯差分函数来寻找图像中的极值点，并通过尺度不变量的方法来生成描述子。SIFT算法的优点是图像尺度不变，能够适应不同距离和旋转角度的图像，因此在图像处理领域中得到了广泛应用。
2.2SURF算法
SURF算法是一种基于SIFT算法的改进算法，由HerbertBay等人于2006年提出。与SIFT算法相比，SURF算法主要通过高斯积分图计算图像特征点和描述子相似性。SURF算法能够自适应地调整特征点的大小和方向，在保证速度快的同时，具有不错的鲁棒性。
2.3SIFT和SURF算法在图像拼接中的应用
SIFT和SURF算法由于具有比其他算法更为准确且高效的特征检测和描述子生成方法，因此广泛应用于图像拼接领域。目前已有大量的文献和研究探讨了基于SIFT和SURF的图像拼接算法。例如，Tang等人提出了一种基于SIFT和Harris算法的图像拼接算法[1]，该算法通过提取图像中的SIFT特征点和Harris关键点，并采用RANSAC算法对特征点进行匹配，实现了对多个图像的拼接。而Ou等人则提出了一种基于SURF和SVM的图像拼接算法[2]，该算法首先利用SURF算法提取图像的描述子，然后采用SVM对描述子进行分类，最后将分类后的图像进行拼接。以上算法均是基于传统的SIFT和SURF算法，并没有对算法进行改进，因此在实际应用中存在一些问题。
3.改进算法
3.1对SIFT和SURF的匹配策略进行改进
在传统的基于SIFT和SURF的图像拼接算法中，匹配策略主要采用基于距离阈值的方法。即，对每个图像进行特征点检测和描述后，通过计算两幅图像描述子之间的欧氏距离，选取距离最近的n个特征点进行匹配。然而，这种匹配方式可能会选中一些不精确或错误的匹配点，从而对图像拼接效果产生影响。
为了提高匹配准确度，本文提出了一种基于比例阈值的匹配策略。具体来说，先选取两个图像中描述子距离最近的一个特征点P1和P2，然后计算P1与P2的距离D1，将其作为比例阈值，即将描述子距离小于D1的特征点作为匹配点对。通过这种匹配策略，可以减少不精确或错误的匹配点，进而提高图像拼接的准确性。
3.2采用剪切变换和泊松融合算法进行图像拼接
在特征点匹配后，本文采用剪切变换和泊松融合算法对图像进行拼接。具体来说，先选取其中一幅图像作为参考图像，然后根据匹配出的特征点对，计算另一幅图像相对于参考图像的变换矩阵。变换矩阵包括四个参数：旋转角度、水平偏移、竖直偏移以及缩放比例。
通过变换矩阵，本文采用剪切变换对原图像进行调整，使得两幅图像可以有所重叠。接着，对重叠部分的像素进行融合。本文采用了泊松融合算法，该算法能够保留图像的边缘细节，并有效地避免拼接时出现明显的缝隙。经过剪切变换和泊松融合算法后，就可以得到两幅图像的拼接结果。
4.实验结果与分析
本文对采用传统SIFT和SURF算法以及本文提出的改进算法在拼接效果、运行时间和角度上进行了实验比较。具体实验环境为Windows操作系统、Python编程语言和OpenCV库。图像数据来源于网上