【摘 要】
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针对传统特征提取拼接算法在复杂图像中配准过程中出现的过多误匹配，导致拼接后图像出现鬼影、模糊等问题，从而影响拼接图像的质量，提出一种改进的SIFT配准算法；在对目标图像提取
【机 构】
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北方工业大学计算机学院,广东省普及型高性能计算机重点实验室、深圳市服务计算与应用重点实验室,北方工业大学电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61371143）,广东省普及型高性能计算机重点实验/深圳市服务计算与应用重点实验室开放课题（SZU-GDPHPCL2014）,北京市教委面向虚实融合的多源图像配准与识别科研项目（PXM2015_014212_000024）,北京市教委多源遥感图像配准与识别科研项目（XN081）,北京市教委基于内容感知的最优图像缩放技术研究与应用科研项目.
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针对传统特征提取拼接算法在复杂图像中配准过程中出现的过多误匹配，导致拼接后图像出现鬼影、模糊等问题，从而影响拼接图像的质量，提出一种改进的SIFT配准算法；在对目标图像提取SIFT特征后，利用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点，之后利用局部均方根误差（RMSE）评价映射矩阵与RANSAC算法相结合，迭代出精确变换模型；在对图像进行几何矫正后，提出一种自适应的混合线性算法对重合区域图像变换至HIS颜色空间进行图像拼接，最后得到平滑无缝的完整彩色全景拼接图像；实验结果证明，该算法
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