红外图像拼接速度提升65.92%，基于特征点匹配的高效算法

本文介绍了一种针对红外图像拼接的改进算法，其核心目标是提升拼接的速度和精度。首先，该算法利用图像的空间特性来缩小角点搜索范围，通过设定梯度阈值，只对那些梯度超过阈值的像素点进行Harris角点检测。传统的Harris角点检测方法依赖于经验设置的筛选阈值，而该算法对此进行了优化，以减少对经验的依赖。 接着，算法采用Normalized Cross Correlation (NCC)作为粗匹配的相似测度，但在此基础上，引入了有约束条件的随机选取策略，这有助于提高子集选取的合理性，避免了匹配过程中的随机性和不稳定性。为了进一步提高匹配准确度，算法采用了先局部后整体的匹配策略，对候选匹配点进行预检验，基于匹配点的特性判断其真实性，从而有效降低了匹配错误率。 最后，该算法通过计算最优变换矩阵，精确地确定了待拼接图像之间的位置关系，实现了红外图像的自动拼接。实验结果显示，经过改进后的算法在保持高质量拼接的同时，显著提高了拼接速度，达到了65.92%的提升，显著减轻了人工干预的需求，对于大规模红外图像处理具有重要的实际应用价值。 本文主要探讨了在红外图像处理领域中，如何通过特征点匹配技术，结合梯度阈值、Harris角点检测优化、合理的子集选取策略以及预检验机制，实现高效且精准的图像拼接，这对于提高红外图像处理系统的性能和效率具有重要意义。此外，该研究也为其他领域的图像处理提供了新的思路和技术参考。