基于相位相关和Harris纹理分类的SIFT图像拼接算法

摘要

针对传统尺度不变特征变换(SIFT)算法计算量大的问题，提出了一种基于相位相关和Harris纹理分类的SIFT图像拼接算法。首先使用相位相关法获取待拼接图像的重叠区域，其次使用Harris角点响应函数计算待拼接图像的纹理复杂度，并且通过设定阈值将图像分为强纹理区和弱纹理区，最后在强纹理区域使用SIFT算法进行特征点的检测、描述子的生成以及特征点的匹配，以实现图像拼接。实验结果表明，与传统的SIFT算法相比，提出的算法平均拼接速度提升了85%;与现有的SIFT算法相比，提出的算法平均拼接速度提升了20%,因此该算法在对拼接效率有较高要求的领域具有潜在的应用价值。

关键词

相位相关 / Harris纹理分类 / SIFT算法 / 图像拼接

基金资助

贵州省教育厅自然科学研究项目(黔教合KY字[2022]046号); 贵州省高等学校教学内容和课程体系改革项目(2023302); 六盘水师范学院一流本科专业建设点项目(LPSSYylzy2202);六盘水师范学院大学生科研训练计划项目(2022DK204)