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提出了一种基于SIFT(Scale invariant feature transform)匹配的全局运动估计算法。在SIFT初匹配的基础上,对每一个原始匹配特征点,利用所在尺度的邻域灰度信息,对其加权平均后再进行匹配,进而去除误配点。精炼后的匹配点集合作为求解全局运动参数模型的对应数据,采用最小二乘法计算模型参数。在全局运动估计问题上做了一种新的尝试,实验表明,结合SIFT匹配的全局运动估计思路取得了较为满意的效果。