[发明专利]基于PCA-SIFT的快速图像拼接方法有效
| 申请号： | 201810316664.7 | 申请日： | 2018-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN108537732B | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 郑茜颖;杨炳坤;程树英 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于PCA‑SIFT的快速图像拼接方法，包括：在空间极值点检测阶段引入改进的非极大值抑制法对初始特征点进行优选，得到分布更加均匀的特征点集；在构建描述符阶段基于圆形领域提取64维SIFT描述符，并使用主成分分析(PCA)法对描述符进一步降维，减少描述符的数据复杂度；在特征匹配阶段引入基于K‑D树的BBF搜索策略，采用随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配点，从而提高了匹配速度与匹配精度。在图像拼接实验中表明，本发明的正确匹配率优于SIFT算法，拼接速度是传统SIFT算法的1.6~2.2倍。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 pca sift 快速 图像 拼接 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于PCA‑SIFT的快速图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：使用改进的非极大值抑制法对SIFT检测到的初始特征点进行优选；步骤S2：利用一圆形窗口提取64维梯度向量作为梯度描述子；步骤S3：利用步骤S2获得的64维梯度描述子，使用主成分分析法PCA进一步降维，使描述符维数减为32维；步骤S4：利用步骤S3获得的32维描述符采用基于K‑D树的BBF搜索策略进行特征配准，找出候选匹配点集；步骤S5：对候选匹配点集采用随机抽样一致性算法剔除误匹配点。
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