基于SURF和最佳缝合线的车道图像序列拼接研究

• 作 者: 蓝章礼 李战 李伟
• 机 构: 重庆交通大学信息科学与工程学院
• 出 处: 重庆交通大学学报(自然科学版)
• 发表日期: 2019年10期
• 关键词: 交通工程 车道图像 图像拼接 SURF(speed up robust features)算法 最佳缝合线 traffic engineeringlane im

为解决车辆压线行驶或发生交通事故时占用多个车道而无法采集到完整的车辆图像问题,基于SURF(speed up robust features)算法和最佳缝合线的思想,提出一种车道图像序列拼接方法。首先根据车辆运动轨迹提出寻找最优对应图像算法,用于找出近似同步拍摄图像;然后用SURF检测图像中的关键点对图像进行粗配准,用RANSAC方法去除误配准点实现精配准;最后利用最佳缝合线方法沿图像的重叠区域进行分割拼接。实验表明:利用车道图像序列拼接方法能找出近似同步拍摄图像,准确计算出图像的重叠区域,避免缝合