基于改进RANSAC算法的图像拼接方法

拟合方法在计算机视觉和图像处理领域中扮演着重要的角色，它广泛应用于图像配准、特征匹配、物体识别等领域。

而RANSAC算法作为一种经典的拟合方法，具有很好的鲁棒性和适用性，能够有效地应对数据中的噪声和异常值。

然而，RANSAC算法在一些情况下存在一些局限性，因此需要进一步优化。

本文将介绍RANSAC算法的基本原理和局限性，并结合实际应用，探讨RANSAC算法的优化方法。

一、RANSAC算法的基本原理RANSAC（Random Sample Consensus）算法是一种基于随机采样的一致性算法，用于拟合数据中的模型参数。

其基本原理为通过随机采样的方式选择一组数据点，利用这些数据点拟合出一个模型，并计算出与该模型一致的数据点个数。

重复这个过程多次，最终选取具有最大一致性的模型参数作为最终结果。

RANSAC算法的流程如下：1. 随机选择一定数量的数据点；2. 通过这些数据点拟合出一个模型；3. 计算出与该模型一致的数据点个数；4. 重复上述步骤，直到满足停止条件。

RANSAC算法具有很好的鲁棒性和适用性，能够有效地抵抗数据中的噪声和异常值。

在很多图像处理和计算机视觉的应用中得到了广泛的应用。

二、RANSAC算法的局限性然而，RANSAC算法在一些情况下存在一定的局限性。

主要表现在以下几个方面：1. 计算复杂度较高。

由于RANSAC算法是通过随机采样和迭代的方式来寻找最优模型参数，因此其计算复杂度较高，在处理大规模数据时效率较低。

2. 对参数选择敏感。

RANSAC算法中需要手动设置一些参数，如采样次数、一致性阈值等，这些参数的选择对算法的性能有较大影响，而且需要经过大量的试验和调整。

3. 对数据分布要求较高。

RANSAC算法对于数据的分布有一定要求，如果数据的分布不满足一致性条件，可能导致算法无法得到准确的结果。

以上局限性影响了RANSAC算法在一些实际应用中的效果，因此需要进一步优化来提高算法的性能。

图像的拼接----RANSAC算法⼀、全景拼接的原理1.RANSAC算法介绍RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(outliers，偏离正常范围很远、⽆法适应数学模型的数据)，即数据集中含有噪声。

这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产⽣的。

同时RANSAC也假设，给定⼀组正确的数据，存在可以计算出符合这些数据的模型参数的⽅法。

2.使⽤RANSAC算法来求解单应性矩阵在进⾏图像拼接时，我们⾸先要解决的是找到图像之间的匹配的对应点。

通常我们采⽤SIFT算法来实现特征点的⾃动匹配，SIFT算法的具体内容参照我的上⼀篇博客。

SIFT是具有很强稳健性的描述⼦，⽐起图像块相关的Harris⾓点，它能产⽣更少的错误的匹配，但仍然还是存在错误的对应点。

所以需要⽤RANSAC算法，对SIFT算法产⽣的128维特征描述符进⾏剔除误匹配点。

由直线的知识点可知，两点可以确定⼀条直线，所以可以随机的在数据点集中选择两点，从⽽确定⼀条直线。

然后通过设置给定的阈值，计算在直线两旁的符合阈值范围的点，统计点的个数inliers。

inliers最多的点集所在的直线，就是我们要选取的最佳直线。

RANSAC算法就是在⼀原理的基础上，进⾏的改进，从⽽根据阈值，剔除错误的匹配点。

⾸先，从已求得的匹配点对中抽取⼏对匹配点，计算变换矩阵。

然后对所有匹配点，计算映射误差。

接着根据误差阈值，确定inliers。

最后针对最⼤inliers集合，重新计算单应矩阵H。

3.基本思想描述：①考虑⼀个最⼩抽样集的势为n的模型(n为初始化模型参数所需的最⼩样本数)和⼀个样本集P，集合P的样本数#(P)>n，从P中随机抽取包含n 个样本的P的⼦集S初始化模型M；②余集SC=P\S中与模型M的误差⼩于某⼀设定阈值t的样本集以及S构成S*。

S*认为是内点集，它们构成S的⼀致集(Consensus Set)；③若#(S*)≥N，认为得到正确的模型参数，并利⽤集S*(内点inliers)采⽤最⼩⼆乘等⽅法重新计算新的模型M*；重新随机抽取新的S，重复以上过程。

一种改进的RANSAC图像拼接算法张志纯;况立群;韩燮;杨晓文【摘要】针对RANSAC算法迭代次数过多导致的图像拼接效率不高的问题,提出一种改进的RANSAC图像拼接算法;首先采用SIFT算法提取尺度不变特征点,利用双向互匹配策略对特征点进行匹配,在使用RANSAC算法计算单应性矩阵之前,利用相邻特征点之间的关系对初始特征点对进行筛选,最后使用加权平滑法完成图像的融合;实验结果表明该方法有效地减少了特征点对数,提高了RANSAC的运行时间,图像拼接效率有了很大的提高.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2014(022)006【总页数】3页(P1856-1858)【关键词】图像拼接;RANSAC;单应性矩阵;双向互匹配;加权平滑【作者】张志纯;况立群;韩燮;杨晓文【作者单位】中北大学计算机与控制工程学院,太原030051;中北大学计算机与控制工程学院,太原030051;中北大学计算机与控制工程学院,太原030051;中北大学计算机与控制工程学院,太原030051【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言图像拼接［1］是计算机视觉和图像处理领域的研究热点，它是将多幅相互间存在重叠部分的图像序列进行空间匹配对准，经重采样融合后形成一幅包含各图像序列信息的、宽视角场景的、高清晰的新图像。

图像配准是图像拼接的关键技术之一，其实质就是求解平面单应性矩阵的过程，这个矩阵可以表示两幅重叠图像之间的投影变换关系。

目前主要的图像配准方法可分为基于灰度信息的图像配准方法［2］，基于特征的图像配准方法［3］和基于变换域的图像配准方法［4］。

基于特征的图像配准方法比较其它两种方法匹配结果更加稳定，速度也更优。

目前基于特征点的图像配准方法应用最广。

在特征点的提取方面，运用SIFT 算法提取的特征点性能稳定，对于旋转、缩放、平移具有不变性，对于光照变化和噪声也有很好的鲁棒性。

在图像的精确匹配方面，最常用的是RANSAC（Random Sample Consensus）算法［5］。

基于SURF和RANSAC的快速图像拼接作者：王武于林韬来源：《数字技术与应用》2017年第11期摘要：针对传统图像拼接算法中复杂度高，效率低的问题，本文提出一种基于SURF和RANSAC的快速图像拼接算法。

首先运用SURF算法提取待拼接图像的特征点，采用K-D树的数据结构来存储特征描述子，然后利用BBF算法进行遍历搜索，实现初步匹配，最后利用RANSAC算法对特征点匹配结果进行提纯，剔除误匹配的特征点对，得到图像配准结果。

针对图像交界处出现的“拼缝”等不自然的地方，使用加权值融合算法进行处理，从而实现光照和尺度变化下的快速图像拼接。

关键词：SURF；RANSAC；特征匹配；图像拼接中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）11-0039-02所谓图像拼接技术就是将多幅彼此存在重叠部分的图像队列进行匹配对准，再融合形成一幅包含各图像序列信息的、完整的、宽视角场景的、无缝的、高分辨率的新图像[1]。

图像拼接领域多使用经典的SIFT算法，不过该算法结构复杂，特征点的提取和匹配耗时较长，缺乏工程应用的实时性。

故本文采用改进过的SIFT算法，即SURF（Speeded-Up Robust Features）算法来提取源图像和待匹配图像的特征点，其主要目的就是为了缩短算法处理的时间，以便将各种优良的图像拼接算法移植到对实时性要求较高的场合，比如智能手机。

1 基于SURF的特征点匹配SURF算法，全称是Speeded-Up Robust Features。

该算法是建立在优秀的SIFT算法上的，另外针对SIFT算法复杂度进行了优化，对特征点提取和特征向量的描述进行改善，达到了更高的速度。

因此，它常常用于对实时性或运算速度要求较高的场景，这也是本文选用该算法的原因。

SURF算法工作时主要分为如下几步：（1）构造Hessian矩阵，计算特征值α。

（2）构造高斯金字塔。

（3）定位特征点。

基于SURF和改进RANSAC的视频拼接算法陈雪涛;穆春阳;马行【摘要】在传统的视频拼接算法中,配准的误差和运动的物体都会使拼接结果产生鬼影,而复杂的融合算法又难以满足实时性要求.针对上述问题,以平行光轴且光心位于同一水平基线位置的双目相机采集的视频图像为研究对象,提出一种基于限定区域和SURF算法的视频拼接方法.针对采集到的具有20％～30％重叠感兴趣区域(ROI)的视频图像,每24帧设置一个关键帧,仅对关键帧的ROI区域采用SURF算法寻找特征匹配点对.然后采用改进的RANSAC算法筛选单应性变换矩阵H,对非关键帧直接采用此单应性变换矩阵H进行图像融合.实验结果表明,采用关键帧计算特征点的方式得到的视频拼接效果能够很好地消除鬼影,同时也能够保证视频融合的实时性.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2016(039)010【总页数】5页(P44-48)【关键词】视频拼接;ROI;关键帧;RANSAC【作者】陈雪涛;穆春阳;马行【作者单位】北方民族大学信息与通信研究所,宁夏银川 750021;北方民族大学信息与通信研究所,宁夏银川 750021;北方民族大学信息与通信研究所,宁夏银川750021【正文语种】中文【中图分类】TN911.72-34人们获取信息的方式多种多样，例如通过触觉、视觉、嗅觉和听力等，其中视觉是最直接也是最广泛的获取信息的方式之一。

在现代社会中，人们通过视觉获取大量有用信息。

由于人的视角或者机器的视角范围有限，因此，对多个视频进行拼接并形成大视角范围的图[1]，这有着非常重大的研究意义。

视频拼接技术在许多方面有着重要的应用，例如环境监测[2]、监控系统[3]和生物工程[4]等。

当前视频拼接的方法多种多样，文献[5]采用一种改进的快速检测Harris算子，结合捆绑调整进行全局调整方法，能够得到很好的拼接效果。

文献[6]提出了基于图像分块和邻近角点剔除策略的自适应Harris角点检测算法，该算法能很好地适应图像拼接。

浙江理工大学学报(自然科学版),第33卷,第4期,2015年7月J o u r n a l o f Z h e j i a n g S c i -T e c hU n i v e r s i t y (N a t u r a l S c i e n c e s )V o l .33,N o .4,J u l .2015文章编号:1673-3851(2015)04-0552-06收稿日期:2014-10-20基金项目:国家自然科学基金项目(51405448)作者简介:姚佳宝(1993-),女,河北邢台人,硕士研究生,主要从事精密视觉测量技术方面的研究。

通信作者:田秋红,E -m a i l :t i a n q i u h o n g@z s t u .e d u .c n 一种基于L -M 算法的R A N S A C 图像拼接算法姚佳宝,田秋红,陈本永(浙江理工大学精密测量技术实验室,杭州310018) 摘 要:针对现有的基于随机取样一致(r a n d o ms a m pl e c o n s e n s u s ,R A N S A C )算法拼接技术中的准确性问题,提出一种基于莱文伯-马克特(l e v e n h e r g -m a r q u a r d t ,L -M )算法的R A N S A C 算法。

首先根据提取到的特征点运用R A N S A C 算法得到初始单应矩阵和最优匹配点集,然后运用L -M 算法对初始单应矩阵加以改进,获得了准确性较高的单应矩阵,从而实现图像的准确配准。

以近距离、大视场的典型图像进行了拼接验证,结果表明:该算法既克服了传统L -M 算法所带来的误匹配问题,又克服了R A N S A C 算法因不确定度所带来的准确性较低的问题。

该算法拼接准确度高,误匹配率低,同时可消除具有重复纹理图像的不正确拼接。

关键词:图像配准;图像拼接;特征提取;R A N S A C 算法;L -M 算法中图分类号:T P 317.4 文献标志码:A 0 引 言图像拼接技术随着计算机水平的提高在很多领域有了广泛的应用,如大型建筑物、宇宙空间探测、海底勘测和医学等方面图像拼接仍是重要研究课题。

一种改进的RANSAC图像匹配算法郭黎;高泽林;廖宇【期刊名称】《通信与信息技术》【年(卷),期】2014(000)003【摘要】图像匹配(Image registration)是将不同时间、不同成像设备在不同条件下(气候、光照、方位等)获取的两幅或多幅图像进行匹配的过程.图像匹配是图像分析和处理的基本问题,在计算机视觉、模式识别、医学图像处理、遥感融合、影像分析等领域都有重要应用.采用最广泛的是基于特征点的图像匹配算法,其中用得最多的是采用SIFT (scale invariant feature transform)算子来描述一幅图像的特征,进而采用RANSAC算法来剔除误匹配点.然而传统RANSAC算法在图像不同尺度上去掉误匹配点的精度不高.因此,本文提出一种改进RANSAC算法的图像匹配算法,可以大大提高特征点的寻找和匹配精度,得到较好的匹配结果.【总页数】4页(P82-85)【作者】郭黎;高泽林;廖宇【作者单位】湖北民族学院信息工程学院,湖北恩施445000;四川大学电子信息学院,四川成都632000;四川大学电子信息学院,四川成都632000;湖北民族学院信息工程学院,湖北恩施445000【正文语种】中文【相关文献】1.基于改进SURF和RANSAC算法的室内环境图像匹配 [J], 符秀辉;周文俊;赵茂鑫;2.基于曲率特征与改进的RANSAC策略的图像匹配算法 [J], WANG Yu;YU Qiu-min3.改进的SURF-RANSAC图像匹配算法 [J], 赵谦;童申鑫;贺顺;尹怡晨4.图像匹配中KNN与RANSAC相结合的改进算法 [J], 廖武忠5.余弦约束法则耦合改进RANSAC策略的图像匹配算法 [J], 郭健;秦进因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。