CSS角点检测算法优化煤矿井下图像拼接

本文主要探讨了在复杂且具有挑战性的煤矿井下环境中，如何有效地进行图像拼接的问题。煤矿井下的图像处理面临光照不均匀、强噪声等特殊条件，这对图像匹配和特征点检测提出了高要求。研究者选择了Moravec算子、Forstner算子、Harris角点检测算法和CSS角点检测算法这四种流行的特征点检测方法来应对这些挑战。 通过对各种算法在井下的实际应用和性能评估，文章发现CSS角点检测算法在井下环境中表现出了优越性。CSS算法（Continuous Spatial Scale）因其在不同尺度上的稳健性和对光照变化的鲁棒性，更适合于光照条件恶劣的井下场景。它能够有效捕捉到图像中的关键特征点，即使在强噪声环境下也能提供相对准确的匹配。 接下来，研究者使用归一化互相关系数（Normalized Cross-Correlation，NCC）作为特征点匹配的依据，这种方法可以根据像素间的相似度来确定匹配对。然而，由于井下图像可能存在大量伪匹配，因此采用了随机抽样一致性（Random Sample Consensus，RANSAC）算法来剔除这些错误的匹配对。RANSAC通过多次随机采样并估计模型参数，从而找到最可能的正确匹配，提高了拼接的精度和可靠性。 本文提出了一种基于CSS角点检测、NCC匹配以及RANSAC剔除伪匹配的煤矿井下图像拼接算法。这一研究成果对于改善煤矿井下环境下的图像处理质量和安全监控具有重要意义，也为其他领域的图像拼接技术提供了有价值的参考。通过优化特征点检测和匹配过程，该算法有望提高井下图像处理的效率和质量，从而支持更有效的矿产资源管理与安全评估。