基于SIFT变换和RBF神经网络的彩色全景图拼接算法

摘要

目的为了复原存在平移、色彩差异、旋转、形变等问题的全景图,提出一种结合SIFT(尺度不变特征变换)和RBF神经网络的彩色全景图拼接算法。方法通过SIFT算法匹配出两子图中对应的特征点,利用仿射变换解决图像间的旋转和形变问题,采用RBF神经网络纠正子图的色彩差异,最后利用权值矩阵融合技术实现重叠区域的融合。结果文中算法在拼接效果上优于其他算法,其拼接效果DoEM值为0.902,图像重叠区域过度平滑,有效地避免了融合区域的亮度块或亮度线。结论该算法效果好,可解决全景图复原过程中多方面的难题。