Resumen

El método tradicional de unión de imágenes tiene algunas deficiencias como la doble sombra, aberración cromática y costura. En vista de esto, este artículo propone un método de unión de imágenes ponderado por función de potencia que combina la optimización SURF y la aceleración de celdas mejorada. En primer lugar, el método utiliza la similitud coseno para juzgar preliminarmente la similitud de los puntos característicos y luego utiliza la selección mutua de consistencia bidireccional para filtrar nuevamente los pares de puntos característicos. Simultáneamente, se eliminan algunos puntos de emparejamiento incorrectos en el emparejamiento inverso. Finalmente, el método utiliza el algoritmo MSAC para realizar un emparejamiento fino. Luego, se utiliza el algoritmo de fusión ponderada por función de potencia para calcular el peso del punto central. El peso de la función de potencia de la celda acelerada se utiliza para realizar la fusión de imágenes final. Los resultados experimentales muestran que la tasa de precisión de emparejamiento del método prop

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Tradicional; Unión de imágenes; Método; Ponderado por función de potencia; Optimización SURF; Algoritmo de fusión
• Keywords:Traditional; Image stitching; Method; Power function-weighted; SURF optimization; Fusion algorithm