改进加权融合在消除图像拼接重影中的运用作者：徐敏真空过滤装置
来源：《软件工程》2017年第05期 摘 要：为消除拼接图像间重叠部分出现的重影问题，本文提出了改进加权融合算法。首先，采用SURF算法对图像进行特征匹配，得到对应的不变矩阵H擦鞋纸
；然后，采用改进加权融合算法求取加权系数；最后，通过加权系数对待拼接图像进行融合，从而减少拼接融合时两幅图像的差异，以达到消除重影的目的。实验中分别采用了加权融合、动态规划寻拼接线法、HSI算法以及本文提出的改进加权融合法进行测试。结果表明，所提算法能自适应的消除运动目标的干扰，灰度标准差、信息熵加权、清晰度加权评价指标相比其他融合拼接算法均有所提高，融合图像的质量与清晰度得到改善。 竞赛抢答器关键词：SURF算法；重影；改进加权融合
中图分类号：TP751.1 文献标识码：A
光端机箱 1 引言（Introduction）
隔离桩
图像拼接是计算机视觉与图像处理领域一个研究热点，其目的是把含有重叠区域的同一场景的两幅或者多幅图像合成为一幅具有较高分辨率的全景图像[1]。由于待拼接图像的重叠部分内容不仅随时间的变化会发生变化，而且可能受到几何变换、配准与运动物体的影响，两幅图像间的重叠部分便容易存在差异，此时若直接对重叠区域进行融合处理，拼接结果将会产生重影现象，图像融合分集接收[2-4]技术消除重影现象是图像拼接重要的环节。
图像融合是生成一幅宽视觉图像的最后一步，它既解决了图像的画质问题又能消除连接缝、光度和度的影响。文献[5]提出的直接平均值法是基于配准图像重叠区域的像素灰度值，容易造成融合图像出现带状问题，甚至影响拼接图像的视觉效果。最大值法[6]是指重叠区域并不是对两幅待拼接的图像进行平均，而是采用比较待拼接图像对应点像素值大小进行融合，容易出现重叠区域不流畅等问题。加权平均法[7]与直接平均法一样均是利用图像的像素灰度值，该算法包含帽子函数加权平均法[8]和渐进渐出加权平均法[9]，该算法融合后容易出现重影等问题。
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