L-M算法改进的RANSAC图像拼接：提高精度与减少误匹配

本文主要探讨了一种改进的图像拼接算法，针对现有RANSAC（随机抽样一致性）算法在图像拼接中的准确性问题。RANSAC算法在寻找最佳匹配点集时，可能会因为噪声和异常值的影响而产生误匹配，这导致拼接后的图像质量不高。为了提高图像拼接的精度，论文提出了一种结合L-M算法（Levenberg-Marquardt算法）的RANSAC策略。 L-M算法是一种非线性最小二乘优化方法，它在初始单应矩阵估计的基础上进行迭代优化，能够有效地处理局部最优解的问题，提高模型的拟合精度。在该算法中，首先通过RANSAC提取特征点并得到一个初步的单应矩阵，这个矩阵反映了两个图像之间的相对变换关系。接着，利用L-M算法对这个初始矩阵进行细化调整，去除误匹配点，增强模型的鲁棒性。 作者们选取了近距离、大视场的典型图像进行实验验证，结果显示，新提出的基于L-M的RANSAC算法不仅有效地解决了传统L-M算法可能存在的误匹配问题，还克服了RANSAC算法在不确定性下的较低准确性。通过这种改进，拼接结果的准确度显著提高，误匹配率降低，特别适用于那些具有重复纹理的图像，能有效避免不正确的拼接。 该算法的应用范围包括但不限于地理信息系统、全景成像、无人机航拍等领域，对于提升图像拼接的质量和效率具有重要意义。论文的研究成果被发表在《浙江理工大学学报（自然科学版）》上，并得到了国家自然科学基金项目的资助，显示出其在学术界的价值和实际应用前景。 关键词：图像配准、图像拼接、特征提取、RANSAC算法、L-M算法。整个研究过程注重理论与实践的结合，为图像处理领域的精确匹配提供了一种新的解决方案。