【图像融合】基于SIFT结合RANSAC实现图像拼接融合附matlab代码

 1 简介

针对RANSAC算法在误匹配点较多的情况下容易生成错误模型,导致较多的正确匹配点被剔除,降低影像间的匹配精度的问题.提出通过计算特征点的响应值,将响应值进行排序,然后将响应值较小的一部分剔除,最后使用RANSAC算法,从而达到较高的匹配精度,提高了匹配效率和正确匹配率.实验表明,本文算法较SIFT+RANSCA算法在匹配效率方面平均提高51.4%,正确匹配率平均提高8.24%,匹配精度平均提高5个像素.

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2 部分代码

function [des1, loc1, des2, loc2] = drawKeypoints(img1, img2)​% 用SIFT算法计算每幅图像的特征点描述子和特征点坐标[des1, loc1] = sift(img1);[des2, loc2] = sift(img2);[x1,~] = size(loc1(:,1));[x2,~] = size(loc2(:,1));fprintf('img1有 %d 个关键点\n',x1);fprintf('img2有 %d 个关键点\n',x2);​% 构建一幅图，将两幅原始图像简单排在一起显示，方便后续画出特征点匹配线img3 = appendimages(img1,img2);figure('Position', [100 100 size(img3,2) size(img3,1)]);colormap('gray');imagesc(img3);hold on;% 绘制img2的角点时需要加上一个偏移量（即img1的宽）disp = size(img1,2);% 开始绘制img1的特征点（角点）for i = 1 : size(loc1(:,1))    % loc的第一列是角点坐标的x，第二列是y，但Matlab绘图时默认横向是y周纵向是x轴    plot(loc1(i,2), loc1(i,1),'co');end% 开始绘制img2的特征点（角点）for i = 1 : size(loc2(:,1))    plot(loc2(i,2)+disp, loc2(i,1),'bo');endhold off;​end

3 仿真结果

4 参考文献

[1]QIAO Yu-qing等. "基于SIFT和RANSAC算法的影像匹配." 中国计算机学会; 中国系统仿真学会; 中国图象图形学会 中国计算机学会; 中国系统仿真学会; 中国图象图形学会, 2017.

[2]马强, 项昭保, 黄良学,等. 基于改进SIFT和RANSAC图像拼接算法研究[J]. 计算机技术与发展, 2016, 26(004):61-65.​

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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