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一种基于点的快速图像配准算法
被引量:
4
1
作者
郑雪梅
范勇
+2 位作者
石琦凯
柴立群
王俊波
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第1期220-221,224,共3页
提出一种基于点的快速配准算法。该算法在特征点提取时采用加速分段测试特征算法,通过对比度纹理直方图对特征点进行描述。为加快算法的匹配速度,选用最优节点优先算法进行查找。同时为提高匹配算法的鲁棒性,利用随机抽样一致性算法去...
提出一种基于点的快速配准算法。该算法在特征点提取时采用加速分段测试特征算法,通过对比度纹理直方图对特征点进行描述。为加快算法的匹配速度,选用最优节点优先算法进行查找。同时为提高匹配算法的鲁棒性,利用随机抽样一致性算法去除误匹配点对。实验结果表明,与经典的SIFT算法和SURF算法相比,该算法在保持算法稳定性能的同时,可有效提高匹配速度。
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关键词
加速分段测试特征
对比度纹理直方图
K-D树
最优节点优先
随机抽样一致性
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职称材料
题名
一种基于点的快速图像配准算法
被引量:
4
1
作者
郑雪梅
范勇
石琦凯
柴立群
王俊波
机构
西南科技大学计算机科学与技术学院
西南科技大学理学院
中国工程物理研究院激光聚变研究中心
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第1期220-221,224,共3页
基金
国家自然科学基金-中国工程物理研究院联合基金资助项目(10676029
10776028)
文摘
提出一种基于点的快速配准算法。该算法在特征点提取时采用加速分段测试特征算法,通过对比度纹理直方图对特征点进行描述。为加快算法的匹配速度,选用最优节点优先算法进行查找。同时为提高匹配算法的鲁棒性,利用随机抽样一致性算法去除误匹配点对。实验结果表明,与经典的SIFT算法和SURF算法相比,该算法在保持算法稳定性能的同时,可有效提高匹配速度。
关键词
加速分段测试特征
对比度纹理直方图
K-D树
最优节点优先
随机抽样一致性
Keywords
Features from Accelerated Segment Test(FAST)
Contrast Context Histogram(CCH)
K-D tree
Best Bin First(BBF)
Random Sample Consensus(RANSAC)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于点的快速图像配准算法
郑雪梅
范勇
石琦凯
柴立群
王俊波
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
4
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