几何特征下的联合多单应性翘曲车载图像拼接
来源：计算机工程与应用杂志2026年第14期北京时间：
作者：赵朴京, 谢宜壮, 苏治宝
单位：1.北京理工大学 信息与电子学院，北京 100081；2.中兵智能创新研究院有限公司，北京 100071；
摘要：地面无人平台的环境感知技术对全景驾驶系统的性能至关重要。提出一种基于几何特征联合多单应性翘曲的车载图像拼接方法，并在真实车载数据集与多个公开数据集上进行了验证。该方法结合改进的ORB（oriented FAST and rotated BRIEF）特征点检测与LSD（line segment detector）线特征匹配，利用四叉树结构和混合描述子优化特征提取效率；通过点特征与线特征驱动多单应性模型并行拟合，构建融合对称传输误差、几何误差及光度一致性及曲率正则的联合能量函数，并引入鲁棒损失函数提升模型稳定性。在SEAGULL、IVSD、Adelaide、UDIS-D数据集以及自采车载场景中，所提方法在PSNR与SSIM平均指标上分别提升至24.65?dB和0.916，有效消除视差伪影。相比LPC、SPW、UDIS++等方法，该方法在复杂车载道路场景中展现出更高的鲁棒性、几何一致性及实用性。
关键词：环境感知,车载图像拼接,特征匹配,多单应性模型,几何约束
基金资助：国家自然科学基金（62341130）。
