基于RobHess的SIFT图像拼接知识点随笔
来源:互联网 发布:手机考试软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 08:05
1.SIFT算法具有尺度不变性在于构建的高斯尺度空间;
2.SIFT算法具有旋转不变性在于特征方向向量;
3.K-d数以图像特征点的128维特征描述子均值为依据进行划分、构建;
4.特征点匹配是一个图像的所有特征点依次在另一幅图像的k-d树中寻找最近邻和次近 邻,寻找依据是欧式距离;
5.欧式距离是两个特征点的128维描述子依次作差、平方,求和;
6.图像拼接流程:摄像头图像获取->利用棋盘格校正方法获取的校正矩阵,校正摄像头 图像->中值滤波去噪->提取SIFT特征点->对其中一副图像特征点构建K-d树->BBF+Kd 树寻找另一幅图像特征点的最近邻和次近邻点->最近邻点与次近邻点的欧式距离比值 小于阈值(0.4-0.9)初步筛选出匹配点对->通过RANSAC算法去除误匹配->根据获得 匹配点对利用最小二乘法获得图像间的透视变换矩阵(拼接矩阵)->利用矩阵将图像 进行变换(矩阵*坐标)->依据拼接点将两幅图像合并(addweight函数)->利用双线 性插值融合拼接缝。
7.3*3拼接矩阵各值含义如图:
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