简介:
本发明公开了一种矿井监控图像自动快速拼接方法,包含以下步骤:首先利用Harris算法初步得到单一尺度下的特征点,再采用SIFT算法对特征点进行精确定位,在此基础上结合SIFT描述符信息,从而稳定、快速地提取到图像特征点;利用位置敏感散列算法(LSH,Locality-Sensitive?Hashing)进行特征匹配查找,解决基于Kd树查找算法在高维数据集上的时间效率并不高的问题;再采用改进的RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵,提高筛选匹配点的精确度;最后通过图像融合算法进行拼接。实验结果表明,该方法能够应用于煤矿井下视频监控图像的自动拼接,对其他复杂环境下的图像拼接亦具有科学的参考价值。
本发明公开了一种矿井监控图像自动快速拼接方法,包含以下步骤:首先利用Harris算法初步得到单一尺度下的特征点,再采用SIFT算法对特征点进行精确定位,在此基础上结合SIFT描述符信息,从而稳定、快速地提取到图像特征点;利用位置敏感散列算法(LSH,Locality-Sensitive?Hashing)进行特征匹配查找,解决基于Kd树查找算法在高维数据集上的时间效率并不高的问题;再采用改进的RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵,提高筛选匹配点的精确度;最后通过图像融合算法进行拼接。实验结果表明,该方法能够应用于煤矿井下视频监控图像的自动拼接,对其他复杂环境下的图像拼接亦具有科学的参考价值。