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。