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题名一种改进的加速稳健特征图像配准算法
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作者
孙聪
冯孝周
孙浩
张文娟
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机构
西安工业大学基础学院
中国兵器工业集团公司测试研究院
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出处
《西安工业大学学报》
CAS
2022年第6期552-558,共7页
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基金
国家自然科学基金(12001425)
陕西省社会科学重点课题研究项目(2022HZ1809)
+1 种基金
国家大学生创新创业训练计划项目(202110702010)
西安工业大学研究生教育改革重点项目(XAGDYJ220106)。
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文摘
针对传统的加速稳健特征配准算法存在计算复杂、配准精度不高、鲁棒性差等不足,文中提出了一种改进的加速稳健特征配准算法。通过构建尺度空间及计算Hessian矩阵的极值筛选出稳定的特征点,利用二进制稳健独立基本特征描述子对特征点进行描述,并通过几何约束算法对随机一致性抽样算法进行改进,实现了匹配点对的提纯,求出单应矩阵并应用于待配准图像。研究结果表明:文中的算法相较于加速稳健特征配准算法,在噪声环境下配准偏移下降了13.8%,仿真实验中配准偏移平均下降了14.7%,配准时间平均降低了15.63%,表现出优良的抗噪性、准确性及实时性。
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关键词
图像配准
加速稳健特征
二进制稳健独立基本特征描述子
特征检测
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Keywords
image registration
speeded up robust features(SURF)
binary robust independent elementary features(BRIEF)
descriptor
feature detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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