基于SIFT特征的图像拼接

简介：
本研究探讨了利用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法进行图像匹配与拼接的技术，通过提取和匹配关键点描述子实现多幅图像无缝拼接。 在图像拼接处理的C++算法中，首先需要进行特征点提取、匹配以及配准操作，并将一幅图拷贝到另一幅特定位置上，在最后对重叠边界进行特殊处理。常见的特征点定义包括SIFT、SURF、Harris角点和ORB等方法，它们在图像拼接领域都有广泛应用并各有优势。 使用SIFT算法实现图像拼接是一种常用的方法，但由于其计算量大，在速度要求较高的场合下不再适用。因此，改进后的SURF算法由于显著提高了处理速度（约为SIFT的三倍），依然能在该领域发挥重要作用。尽管SURF在精确度和稳定性方面不及SIFT，但它的综合能力仍然更胜一筹。