基于閾值分割SIFT的圖像拼接算法

作者：王明春,周牧,田增山

摘要：本文提出了一種基于闞值分割的SIFT（Scale-invariant Feature Transform）圖像拼接算法。與傳統SIFT算法相比，該算法首先根據圖像像素點灰度值和該像素點相鄰區域像素點平均灰度值的關系對圖像進行分割，即二維最大熵閾值分割；然后利用SIFT算法檢測圖像不同尺度空間的極值點計算得到關鍵點；最后根據關鍵點進行圖像匹配，完成圖像拼接。實驗表明，基于二維最大熵閾值分割的圖像拼接算法對圖像的背景、噪聲和旋轉有很好的魯棒性，可以有效提高圖像的拼接效果。

發文機構：重慶郵電大學移動通信技術重慶市重點實驗室

關鍵詞：圖像拼接SIFT最大熵閾值分割魯棒性Image StitchingSIFTMaximum EntropyThreshold SegmentationRobustness

分類號： TP[自動化與計算機技術]