一种面向图像拼接的快速匹配算法

针对图像拼接中尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)算法的计算复杂度高、实时性差和误匹配等问题,提出了一种基于自适应非极大值抑制(Adaptive non-maxima suppression,ANMS)的Radon-SIFT方法。首先采用SIFT特征检测提取初始特征点,并用ANMS对初始特征点进行优选,得到分布均匀的特征点集;在特征区域内做一系列直线,以这些直线上的Radon变换值作为特征描述符,以欧氏距离为度量准则进行特征匹配,然后采用随机抽样一致性(Random sample consistency,RANSAC)算法剔除误匹配点,从而提高了算法的正确匹配率和运算速率。仿真结果表明,该文算法具有较高的精度和较强的鲁棒性,且运算量少,实时性强。