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公路图像具有特征复杂,特征点分布不均匀,噪声较多等特点,这对图像拼接带来了很多困难.针对以上特点,本文提出了一种基于图像金字塔、Harris角点检测和模糊聚类相结合的公路图像拼接方法.通过对原始路面图像进行多尺度、多分辨率的金字塔变换,形成几组尺度空间的分层结构,以该分层结构为基础,对每层结构进行Harris角点检测,并将得到的角点进行聚类和匹配,实现了相邻公路图像的精确拼接.