【摘 要】
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针对虚拟校园全景图合成技术对大角度旋转等失配以及融合效果不佳等问题,提出了一种鲁棒性较好的全景视图生成算法,首先提取输入图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征点,接着采用k-d树搜索图像间所有的特征匹配对;然后利用改进的随机抽样一致性算法(RANSAC)精确的获取图像间的特征对;最后利用加权平均算法进行图像融合实现了虚拟校园全景图无缝拼接.实验结果表明该算法可以获得比较理想的虚拟校园全景拼接效果.
【机 构】
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北京信息科技大学虚拟现实与系统仿真研究所,北京100192 河北美术学院动画学院,河北050700
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针对虚拟校园全景图合成技术对大角度旋转等失配以及融合效果不佳等问题,提出了一种鲁棒性较好的全景视图生成算法,首先提取输入图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征点,接着采用k-d树搜索图像间所有的特征匹配对;然后利用改进的随机抽样一致性算法(RANSAC)精确的获取图像间的特征对;最后利用加权平均算法进行图像融合实现了虚拟校园全景图无缝拼接.实验结果表明该算法可以获得比较理想的虚拟校园全景拼接效果.不仅提高了虚拟校园全景图的生成效率和准确度,而且能够有效地克服大角度旋转失配对拼接的影响,是一种快速实用和鲁棒性较好的虚拟校园全景图拼接算法.
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