改进SIFT与RANSAC在纹织CAD图像自动拼接中的应用

“纹织CAD中图像的自动拼接算法是解决织物扫描图像拼接问题的一种技术。该方法结合了扫描图像的特性，通过改进的SIFT（尺度不变特征变换）算法提取特征点并进行匹配，再利用RANSAC（随机抽样一致性）算法筛选出准确的匹配点对，从而计算出转换矩阵。接着，应用这个转换矩阵将待拼接的图像映射到同一参考空间，最后采用线性过渡法实现图像间的无缝拼接。这种方法对于图像的平移、旋转、亮度差异和一定程度的形变具有良好的适应性和稳定性，适用于纹织CAD系统中的图像自动拼接。” 在本文中，作者胡忠煌和诸葛振荣探讨了在纹织CAD（计算机辅助设计）系统中处理织物图像拼接的技术。他们提出了一种改进的SIFT算法，此算法增强了在不同尺度和光照条件下特征点的检测和匹配能力，特别是在处理织物纹理这种复杂场景时。SIFT算法首先检测图像中的关键点，然后描述这些关键点周围的特征，使得它们在缩放、旋转等变化下依然保持稳定。 接着，RANSAC算法被用来去除匹配过程中的噪声和误匹配。RANSAC是一种常用的去噪声方法，它通过随机抽样来估计最佳模型参数，从而剔除异常值，提高匹配的准确性。在这个过程中，RANSAC帮助确定了最能代表图像间对应关系的点对，用于构建转换矩阵。 得到转换矩阵后，待拼接的图像可以被精确地映射到一个共同的坐标系中。这是通过应用转换矩阵实现的，确保了不同图像块之间的相对位置正确无误。为了消除拼接处的不连续感，线性过渡法被采用，这种方法能够平滑地融合相邻图像的边缘，创造出无缝的视觉效果。 这种方法在纹织CAD领域具有显著的优势，因为它能够有效地处理织物扫描图像的各种挑战，如图像间的几何变换和视觉变化。这不仅提高了拼接的效率，还保证了结果的视觉质量，对于纹织设计和分析具有重要的实际意义。关键词包括纹织CAD、图像拼接、SIFT特征匹配、RANSAC算法和线性过渡法，表明这些是理解本文核心内容的关键点。