【摘要】：為了提高序列圖像拼接得到的全景圖的質(zhì)量,通常將L-M(Levenberg-Marquardt)算法用于圖像拼接中變換模型的參數(shù)優(yōu)化,但L-M算法不能消除誤匹配點對模型求解的影響。為了消除誤匹配點的影響,提出了基于IGG(Institute of GeodesyGeophysics)函數(shù)模型的抗差L-M算法。首先利用IGG算法的迭代過程具有良好的抗粗差能力和可靠的收斂性等特點來優(yōu)化變換模型,提高圖像配準的精準度。然后采用自適應區(qū)域的拉普拉斯多分辨和最優(yōu)拼接縫相結(jié)合的方法對拼接結(jié)果進行融合,以消除因拼接縫及光照不均而造成的過渡不連續(xù)現(xiàn)象。實驗結(jié)果表明,所提算法不僅有效提高了配準精度,同時還實現(xiàn)了無縫拼接,獲得了高質(zhì)量的無縫拼接全景圖。
[Abstract]:In order to improve the quality of panorama obtained by sequence image mosaic, L-M (Levenberg-Marquardt) algorithm is usually used to optimize the parameters of transform model in image mosaic, but L-M algorithm can not eliminate the influence of mismatching points on model solving. In order to eliminate the influence of mismatching points, an IGG (Institute of Geodesy Geophysics) function is proposed. Firstly, the IGG algorithm is used to optimize the transformation model and improve the accuracy of image registration. Then, the combination of Laplacian multi-resolution of adaptive region and optimal stitching seam is used to fuse the stitching results, so as to eliminate the stitching effect. The experimental results show that the proposed algorithm not only improves the registration accuracy effectively, but also achieves seamless stitching and obtains high quality seamless stitching panorama.
【作者單位】： 重慶郵電大學計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：重慶市基礎(chǔ)與前沿計劃項目(cstc2014jcyjA40033,cstc2015jcyjA40034) 重慶市科委基礎(chǔ)科學與前沿技術(shù)研究重點項目(cstc2015jcyjBX0090) 重慶市教委科學技術(shù)研究項目(KJ1500410)資助
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2242426