基于K-means聚类和RANSAC的图像配准算法研究
기우K-means취류화RANSAC적도상배준산법연구
Research on the image registration algorithm based on K-means clustering and RANSAC
  • 万方数据
    计算机工程与科学 계산궤공정여과학
    COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
    2014年 9期 1765-1769 ,共5页

    王天召%徐克虎%陈金玉

    왕천소%서극호%진금옥

    图像配准%特征点匹配%K均值聚类%随机样本一致 圖像配準%特徵點匹配%K均值聚類%隨機樣本一緻
    도상배준%특정점필배%K균치취류%수궤양본일치
    image registration%feature point matching%K-means clustering%RANSAC
    针对图像配准中特征点匹配方法存在实时性不高和精度低的问题,提出了一种基于K-means聚类和RANSAC的图像配准算法.该算法根据匹配点对距离和方向特征的视差约束条件,首先利用K-means聚类对匹配点对进行预处理,剔除大部分错误匹配点,然后利用RANSAC进行二次优化,实现了图像的快速和精确配准.实验结果表明,该算法不仅提高了图像配准的精确度,而且提高了图像配准的速度.
    침대도상배준중특정점필배방법존재실시성불고화정도저적문제,제출료일충기우K-means취류화RANSAC적도상배준산법.해산법근거필배점대거리화방향특정적시차약속조건,수선이용K-means취류대필배점대진행예처리,척제대부분착오필배점,연후이용RANSAC진행이차우화,실현료도상적쾌속화정학배준.실험결과표명,해산법불부제고료도상배준적정학도,이차제고료도상배준적속도.
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