结构信息引导的图像拼接算法：RTV去噪与SIFT优化

"基于结构信息的图像拼接算法(SKM)是针对纹理丰富且噪声较大的图像拼接问题提出的一种新方法。该算法结合了RTV（Region-based Total Variation）纹理去噪技术、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征点提取和RANSAC（Random Sample Consensus）匹配点筛选策略，旨在提高图像拼接的准确性和效率。 在图像拼接过程中，特征点的提取至关重要。传统的SIFT算法尽管能够很好地提取局部不变特征，但在处理纹理复杂、噪声大的图像时，可能会导致大量特征点被提取，这不仅增加了计算负担，还可能降低匹配的准确性。为了解决这一问题，SKM算法引入RTV算法，它能够有效地去除图像中的纹理噪声，提升图像的质量。 RTV算法是一种区域基的总变差去噪方法，它考虑了图像内部区域的一致性，能够在保留图像边缘的同时平滑噪声。经过RTV去噪处理后的图像，其纹理噪声减少，有利于后续的特征点提取。此时，SIFT算法被用来在去噪后的图像上提取特征点，由于噪声减少，SIFT可以更精确地定位关键点，提高特征匹配的可靠性。 接下来，使用RANSAC算法对SIFT匹配得到的点对进行筛选。RANSAC是一种常用的鲁棒估计方法，它通过随机选择样本并计算模型来剔除异常值，从而提高模型的稳定性。在图像拼接中，RANSAC用于去除错误匹配的特征点，确保最终得到的变换矩阵H更加准确，进一步优化拼接效果。 通过SKM算法计算出的变换矩阵H，可以应用于原始图像，实现图像的精确拼接。这种方法在处理具有挑战性的图像拼接任务时，能够提供更高质量的拼接结果，特别是在纹理丰富和噪声环境下的图像。 关键词: 图像拼接，RTV，纹理去噪，结构信息，SIFT算子，RANSAC。 引用: 韩伟东，闵士桐. 基于结构信息的图像拼接算法. 计算机系统应用, 2019, 28(10): 120-129. http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/7098.html ImageStitchingAlgorithmBasedonStructuralInformation HAN Wei-Dong, MIN Shi-Tong (CollegeofSciences, NortheasternUniversity, Shenyang110004, China) 总结: 基于结构信息的图像拼接算法SKM通过RTV去噪优化了SIFT特征点提取，再结合RANSAC筛选匹配点，提高了图像拼接的准确性和效率，特别适用于处理纹理丰富、噪声大的图像场景。