基于伪高动态范围的图像拼接预处理方法

在恶劣照明场景下,要提高基于特征的图像拼接过程中特征匹配准确度,图像增强是关键,为此,提出一种基于伪高动态范围(pseudo high dynamic range,P-HDR)的图像增强算法作为图像拼接的预处理方法。首先,通过单幅图像生成多重虚拟亮度图像,并进行色调映射生成伪高动态范围图像;然后,采用加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)算法检测预处理后待拼接图像的特征点并执行近似最近邻搜索(fast library for approximate nearest neighbors,FLANN)算法和随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对其特征点分别进行粗匹配和精匹配。研究结果表明,在恶劣照明环境下,所提预处理方法可以提高特征匹配准确度。