【摘 要】
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相机阵列获取的多目图像拼接常依赖特征点的数量和空间分布情况,采用传统Harris角点检测算法提取特征点时,会产生伪角点和角点簇,影响拼接速度和精度.自定义Harris角点检测阈
【基金项目】
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安徽高校自然科学研究重大项目(KJ2017ZD32);安徽省自然科学基金(1808085MF174,1808085QF181);安徽省高校管理大数据研究中心项目(AHDSJ20170120);医学物理与技术安徽省重点实验室开放基金(LMPT201706)资助
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相机阵列获取的多目图像拼接常依赖特征点的数量和空间分布情况,采用传统Harris角点检测算法提取特征点时,会产生伪角点和角点簇,影响拼接速度和精度.自定义Harris角点检测阈值,保留明显特征点,利用自适应非极大值抑制(ANMS)优化角点簇问题;再生成特征描述子,实现特征点的初步匹配,接着用随机抽样一致算法(RANSAC)去除误匹配;最后采用渐入渐出融合算法,实现了拼接图像的平滑过渡.结果表明,该算法能够快速、精确地实现工业图像拼接,具有优良的工业实用性.
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