一种基于车辆图像的Keren配准方法的改进算法

针对Keren配准算法及其缺陷,提出了一种的Keren改进配准算法。该算法基于简化的四参数仿射变换模型而非传统的刚体变换模型,克服了传统Keren配准算法基于小角度旋转的局限,使得配准结果更加精确。仿真实验采用标准图像和车辆图像进行实验,结果表明本文提出的算法在大角度旋转下,能够获得比传统Keren配准算法更加精确的配准结果。

基于边缘特征和Keren算法的图像配准

为获得高精确度、高稳定度的岩心配准图像,提出利用Sobel算子提取图像边缘并结合keren算法的图像配准方法。该方法首先提取参考图像和待配准图像边缘,接着对边缘图像进行高斯金字塔分解,最后,利用keren改进算法实现由粗到细的岩心图像配准。实验结果表明该算法与Keren算法相比,在小角度下都有较高的配准精度,大角度旋转情况下该方法绝对误差明显降低,且在大角度旋转下平移参数和角度参数分别可获得0.1个像素以下和0.1度以下的绝对误差精度,提高了岩心配准精度。