基于压缩感知和小波变换的快速SIFT 图像拼接算法研究

针对传统尺度不变特征变换(SIFT)算法的大规模计算和慢速的缺点，提出了一种结合小波变换(WT)和压缩感知(CS)算法的改良型图像拼接方法。该方法的工作原理如下：首先，利用压缩感知技术对图像进行小波变换和压缩。然后结合SIFT算法提取图像特征点。最后，将自适应阈值的序列相似性检测算法（SSDA）用于图像匹配进行快速搜索，找出最优的拼接线和全景图像。实验结果表明，该方法实现了图像的快速匹配，有效地克服了图像特征提取的过程中计算量大、效率低的缺点，保证了算法中的匹配精度和拼接效率，满足了机器视觉系统的实时请求。该算法可用于数字图像安全领域的图像匹配和拼接。