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针对图像拼接的速度优化和最终匹配对优化问题,本文提出了一种基于BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)特征点检测算法和改进RANSAC(Random sample consensus)算法的图像拼接方法。改进的RANSAC算法旨在通过循环以求得更多匹配对,具体改进为在计算内点个数时加入循环以及将内点的判断时使用的欧氏距离改成面积。实验结果表明,本文改进的RANSAC算法使得内点个数增加,平均反向投影错误率相对于原算法减小了约10%;提出的拼接方法相对于常用的拼接方法时间缩短了约50%。本文提出的方法能够实现实时、准确的图像拼接。 相似文献
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