本文關鍵詞：基于分塊信息熵和特征尺度的圖像配準算法

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【摘要】：針對當前圖像配準技術中特征點的檢測和匹配存在的問題,提出了一種基于分塊信息熵和特征尺度的圖像配準算法.通過對圖像進行分塊,結合每塊圖像的信息熵,改善了Harris-Laplace算子提取的特征點分布過于集中的問題.通過比較角點響應函數的值,剔除了特征點中的冗余點.通過結合特征點的尺度信息、Hu矩和雙向匹配策略,提高了初始匹配點對的準確率.仿真結果表明,改進的配準算法可以實現(xiàn)高精度的圖像配準,對圖像的幾何變換具有很強的魯棒性.
【作者單位】： 北京理工大學信息與電子學院;
【關鍵詞】： 圖像配準 信息熵 Harris-Laplace算子 特征尺度 Hu矩
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 圖像配準是指將不同傳感器、時間、視角以及不同拍攝條件下獲得的兩幅或多幅圖像進行配準,以確定圖像間的相對位置的過程[1].當時間、視角、環(huán)境以及傳感器的種類,有一個或多個發(fā)生變化時,對同一場景所拍攝的圖像一般會存在不同的灰度失真和幾何形變,因此需要使用圖像配準技術

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本文編號：1097498