【摘 要】
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针对快速鲁棒特性（SURF）算法实时性、鲁棒性等无法满足实际应用需求的问题，提出了一种对SURF的改进算法，实现图像快速拼接。改进的算法采用机器学习的方法，建立一个二进制分类器，识
【机 构】
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中国北方车辆研究所信息与控制技术部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61305018,61273303)
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针对快速鲁棒特性（SURF）算法实时性、鲁棒性等无法满足实际应用需求的问题，提出了一种对SURF的改进算法，实现图像快速拼接。改进的算法采用机器学习的方法，建立一个二进制分类器，识别出SURF提取的特征点中的关键特征点，并剔除非关键特征点。此外，采用Relief-F算法将改进的SURF描述子降雏简化来完成图像配准。图像融合阶段采用带阈值的加权融合算法，实现了图像无缝拼接。实验结果表明，改进的算法具有较强的实时性和鲁棒性，并且提高了图像配准的效率，加快了图像拼接的速度。
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