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一种基于改进RANSAC的红外图像拼接方法
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-02-05
详细说明：在一般的红外图像拼接过程中，采用传统随机抽样一致(RANSAC)方法，耗时往往会稍长。为了缩短图像拼接所耗费的时间，提出了基于尺度不变特征转换(SIFT)和改进RANSAC 的图像拼接方法。先通过SIFT 得到特征点和特征描述，然后用改进的RANSAC 对不匹配的特征点进行剔除，通过得到的变换矩阵完成图像的融合。在改进RANSAC 中，设置0.95 和0.85 两个阈值，少量迭代后，选择跳出循环、重新选择或者计算出新的迭代次数，新的迭代次数必定比传统迭代次数小，因而达到减少时间的效果。红外图像拼接后，把实验结果与采用传统RANSAC 算法的结果进行多方位比较，可以发现本文方法能够达到减少时间的目的。
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