光学学报
光學學報
광학학보
ACTA OPTICA SINICA
2008年
3期
454-461
,共8页
刘贵喜%刘冬梅%刘凤鹏%周亚平
劉貴喜%劉鼕梅%劉鳳鵬%週亞平
류귀희%류동매%류봉붕%주아평
图像处理%图像配准%特征点匹配%角点检测%双向最大相关系数法%随机采样符合法
圖像處理%圖像配準%特徵點匹配%角點檢測%雙嚮最大相關繫數法%隨機採樣符閤法
도상처리%도상배준%특정점필배%각점검측%쌍향최대상관계수법%수궤채양부합법
为了能准确快速提取特征和可靠匹配特征点对,提出一种稳健的基于特征点的配准算法.首先改进了Plessey角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度.然后利用相似测度归一化互相关(Normalized cross correlation, NCC),通过双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样符合法(Random sample consensus, RANSAC)来剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配.最后用正确匹配特征点对实现图像的配准.实验表明,该方法能够快速准确地提取两幅图像间的对应特征点,大大降低了误匹配的概率,两幅图像光照不一致、重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配情形下,仍能有效地实现图像的配准.
為瞭能準確快速提取特徵和可靠匹配特徵點對,提齣一種穩健的基于特徵點的配準算法.首先改進瞭Plessey角點檢測算法,有效提高所提取特徵點的速度和精度.然後利用相似測度歸一化互相關(Normalized cross correlation, NCC),通過雙嚮最大相關繫數匹配的方法提取齣初始特徵點對,用隨機採樣符閤法(Random sample consensus, RANSAC)來剔除偽特徵點對,實現特徵點對的精確匹配.最後用正確匹配特徵點對實現圖像的配準.實驗錶明,該方法能夠快速準確地提取兩幅圖像間的對應特徵點,大大降低瞭誤匹配的概率,兩幅圖像光照不一緻、重複性紋理、鏇轉角度比較大等較難自動匹配情形下,仍能有效地實現圖像的配準.
위료능준학쾌속제취특정화가고필배특정점대,제출일충은건적기우특정점적배준산법.수선개진료Plessey각점검측산법,유효제고소제취특정점적속도화정도.연후이용상사측도귀일화호상관(Normalized cross correlation, NCC),통과쌍향최대상관계수필배적방법제취출초시특정점대,용수궤채양부합법(Random sample consensus, RANSAC)래척제위특정점대,실현특정점대적정학필배.최후용정학필배특정점대실현도상적배준.실험표명,해방법능구쾌속준학지제취량폭도상간적대응특정점,대대강저료오필배적개솔,량폭도상광조불일치、중복성문리、선전각도비교대등교난자동필배정형하,잉능유효지실현도상적배준.
