一种用于螺纹桶内壁图像拼接的匹配方法
雷博文
石英
1.武汉理工大学 自动化学院,湖北 武汉,4300702.武汉理工大学 自动化学院,湖北 武汉,430070
摘要：针对传统螺纹图像匹配方法误匹配率高、难以实现图像拼接的问题,提出了基于尺度不变特征变换(SIFT)改进的匹配算法.先将采集图片进行枕形失真校正,在此基础上构建图像尺度空间,并在标定重叠区域内搜索高斯差分(DoG)金字塔的SIFT特征点.利用快速最近邻逼近搜索函数库(FLANN)匹配特征点,结合坐标比较和随机抽样一致性算法(RANSAC)进一步剔除误匹配,最终匹配正确率达到99%以上.实验结果表明:基于标定区域内的特征提取及匹配约束条件可提高匹配速度和精度.相比传统匹配方法,本文匹配方法对相似性较高的螺纹图像匹配具有鲁棒性和优越性,适用于螺纹桶内壁图像的全景拼接.
关键词：图像匹配畸变校正尺度不变特征变换随机抽样一致性算法
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61374050)国家自然科学基金(51477125)江苏省科技计划(BE2016155)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 37-42 )