SURF和RANSAC在图像拼接中的应用

来源：电子测量技术杂志2016年第4期北京时间：

作者：王凌云

单位：长春理工大学 仪器科学与技术长春130022

摘要：图像特征检测在计算机视觉带动下得到了快速发展。SURF特征描述能够非常稳定快速地对图像特征进行检测和描述。RANSAC能够在inliers大于50%的条件下很好地估计出模型参数，在特征点匹配上起到了关键作用。本文利用SURF特征描述子对图像特征点进行检测和描述，然后运用交叉匹配的策略有效地消除一些错误匹配点对，然后运用RANSAC算法进行模型估计，最后使用线性加权的方式对图像进行融合。该方法利用了SURF快速检测和稳定性的特点和RANSAC算法时间复杂度小的特点进行特征点快速准确匹配，最终能够实现快速的图像拼接。

关键词：图像拼接;快速鲁棒描述子（SURF）;随机采样一致（RANSAC）