中国图象图形学报
中國圖象圖形學報
중국도상도형학보
JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS
2015年
1期
95-103
,共9页
SURF特征点%颜色不变量边缘(CIM)%CS-LBP纹理特征%RANSAC算法%最小二乘法
SURF特徵點%顏色不變量邊緣(CIM)%CS-LBP紋理特徵%RANSAC算法%最小二乘法
SURF특정점%안색불변량변연(CIM)%CS-LBP문리특정%RANSAC산법%최소이승법
speed up robust feature keypoints%color invariance margin%central symmetry-local binary patterns texture%random sample consensus%least square method
目的 针对基于SURF特征点的图像配准算法对颜色单一的彩色图像提取的特征点较少及配准时间复杂度高等问题,提出一种基于融合特征的快速SURF(speed up robust features)配准算法.方法 该算法首先提取图像的颜色不变量边缘特征和CS-LBP(central symmetry-local binary patterns)纹理特征形成融合特征灰度图,并利用颜色直方图的方差自适应调节融合特征间的权重.其次,在融合特征灰度图上提取SURF(speed up robust features)特征点及描述子.再次,用最近邻匹配法形成粗匹配对,结合改进的快速RANSAC(random sample consensus)算法得到精匹配对.最后,使用最小二乘法求出映射关系用于配准图像.结果 本文算法能够在融合特征上提取更稳定的SURF特征点,用该特征点进行配准能提高配准5％精度,且减少时间复杂度15％,实现了对普通场景下图像的快速配准.结论 本文算法能提取稳定数量的特征点,提高了精确度与鲁棒性,并通过改进的RANSAC算法提高了执行效率,降低了迭代次数.
目的 針對基于SURF特徵點的圖像配準算法對顏色單一的綵色圖像提取的特徵點較少及配準時間複雜度高等問題,提齣一種基于融閤特徵的快速SURF(speed up robust features)配準算法.方法 該算法首先提取圖像的顏色不變量邊緣特徵和CS-LBP(central symmetry-local binary patterns)紋理特徵形成融閤特徵灰度圖,併利用顏色直方圖的方差自適應調節融閤特徵間的權重.其次,在融閤特徵灰度圖上提取SURF(speed up robust features)特徵點及描述子.再次,用最近鄰匹配法形成粗匹配對,結閤改進的快速RANSAC(random sample consensus)算法得到精匹配對.最後,使用最小二乘法求齣映射關繫用于配準圖像.結果 本文算法能夠在融閤特徵上提取更穩定的SURF特徵點,用該特徵點進行配準能提高配準5％精度,且減少時間複雜度15％,實現瞭對普通場景下圖像的快速配準.結論 本文算法能提取穩定數量的特徵點,提高瞭精確度與魯棒性,併通過改進的RANSAC算法提高瞭執行效率,降低瞭迭代次數.
목적 침대기우SURF특정점적도상배준산법대안색단일적채색도상제취적특정점교소급배준시간복잡도고등문제,제출일충기우융합특정적쾌속SURF(speed up robust features)배준산법.방법 해산법수선제취도상적안색불변량변연특정화CS-LBP(central symmetry-local binary patterns)문리특정형성융합특정회도도,병이용안색직방도적방차자괄응조절융합특정간적권중.기차,재융합특정회도도상제취SURF(speed up robust features)특정점급묘술자.재차,용최근린필배법형성조필배대,결합개진적쾌속RANSAC(random sample consensus)산법득도정필배대.최후,사용최소이승법구출영사관계용우배준도상.결과 본문산법능구재융합특정상제취경은정적SURF특정점,용해특정점진행배준능제고배준5％정도,차감소시간복잡도15％,실현료대보통장경하도상적쾌속배준.결론 본문산법능제취은정수량적특정점,제고료정학도여로봉성,병통과개진적RANSAC산법제고료집행효솔,강저료질대차수.
