SURF与RANSAC组合图像拼接算法

针对目前基于尺度不变特征变换匹配算法(scale invariant feature transform,SIFT)的图像拼接算法存在的算法复杂度高、算法的特征点匹配精度不准的问题,提出了一种SURF和RANSAC组合的拼接算法。算法从特征点提取匹配出发,基于筛选过滤的提纯思想对初步筛选的特征点进行优化从而达到提高融合质量的目的。筛选过程使得算法具有一定的鲁棒性,同时算法降低了时间上面的消耗。基于SURF和RANSAC的组合图像拼接算法可实现高质量的图像拼接,是一种加速图像拼接速度兼具鲁棒性的图像拼接算法。     

改进暗通道的大坝图像去雾算法

大坝图像在多雾天气下存在图像对比度低、光照不均匀、表面噪声污染严重、难于识别等问题。而现有的大坝图像去雾算法,时间开销巨大。针对现有大坝图像去雾算法存在的问题,提出了基于暗通道的图像去雾的改进算法。算法首先快速获取图像的透射率及大气光值,然后利用图像的边沿信息以及图像的空间信息对透射率进行优化,最终得到去雾图像。实验结果表明改进的暗通道去雾算法可以有效地去雾,在均方误差以及峰值信噪比相差不大的情况下,时间消耗上与常用的暗通道去雾算法Retinex算法相比有了明显减少。