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摘要
针对传统特征检测在构建图像金字塔时会造成图像边界缺失的问题,提出一种基于A-KAZE特征的图像拼接算法,提高特征点检测的精确性。通过A-KAZE算法提取两幅图像的特征点,采用双向KNN匹配的方法进行特征点初始匹配,筛选误匹配点,估计图像间的仿射变换矩阵;采用最优拼接缝和改进的多分辨率融合相结合的算法对拼接图像进行融合,实现无缝拼接;对多幅图像拼接进行自动校直,改善倾斜扭曲现象。仿真结果表明,该算法精度高、速度快、健壮性强。
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单位重庆邮电大学; 重庆邮电大学移通学院
