图像拼接 采用SIFT+RANSAC的特征匹配方法实现图像拼接

Ransac算法 Ransac除外点

图像拼接 stitch SIFT ransac 全景图像

关于特征点匹配sift算法RANSAC算法提精的图像拼接的源代码

基于SIFT特征点的图像拼接接口，内包含SIFT开源库，利用RANSAC算法筛选特征点以计算变换矩阵。接口采用opencv 2.4.11实现

改进的基于SIFT和RANSAC的图像配准方法 精灵论文

ransac的原理，Marco Zuliani的<>，这份资料讲得不错，想要详细了解其原理的同学不妨看看这份资料。

此demo程序能够很好的对多幅图像进行拼接，并且能够消除多余图像的干扰。由于程序采用多频率融合算法，故能减小配准误差对图像拼接的干扰，消除部分重影现象。此demo效果仅供参考。

传统随机抽样一致性（RANSAC）算法只能进行粗配准, 且配准效率低。针对该问题提出一种改进的RANSAC快速点云配准算法。该算法将内部形态描述子算法和快速点特征直方图(FPFH)算法相结合, 得到特征描述子, 然后采用预估计和三维栅格分割法改进RANSAC算法, 最后与传统配准算法采样一致性初始配准算法进行比较。实验结果表明, 本文算法能快速精确地剔除误匹配点, 进行仿射变换矩阵求解, 无需二次配准。本文算法相较于传统配准算法有很大优势, 在大规模三维点云配准中具有很好的稳健性, 并且在保证精度的同时可大幅提高配准效率。

很好的ransac直线拟合代码，值得推荐哦。