本文選題：圖像配準(zhǔn)　切入點(diǎn)：異源圖像　出處：《計(jì)算機(jī)工程》2016年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：異源圖像的成像機(jī)理不同,導(dǎo)致同一場(chǎng)景的異源圖像之間存在著較大的形變或者光照等差異,異源圖像配準(zhǔn)很難直接運(yùn)用尺度不變特征變換算法(SIFT)和快速魯棒特征算法(SURF)等方法。為此,針對(duì)異源圖像提出一種基于紋理公因子的配準(zhǔn)方法。根據(jù)傅里葉變換將異源圖像變換到頻率域并用Gabor模版進(jìn)行濾波處理,在空間域中利用Sobel算子對(duì)異源圖像進(jìn)行紋理公因子提取,采用自定義規(guī)則選擇匹配點(diǎn),通過隨機(jī)抽樣一致性算法對(duì)匹配點(diǎn)對(duì)進(jìn)行提純,根據(jù)提純后的匹配點(diǎn)對(duì)求解單應(yīng)變換參數(shù),經(jīng)過坐標(biāo)變換及插值分析實(shí)現(xiàn)異源圖像配準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與SIFT和SURF等算法相比,該方法的匹配準(zhǔn)確率較高,魯棒性和異源圖像配準(zhǔn)效果較好。
[Abstract]:The imaging mechanism of the heterologous image is different, which leads to the difference of deformation or illumination between the different images of the same scene. It is difficult to directly use scale invariant feature transform algorithm (sift) and fast robust feature algorithm (SURF) in heterogeneous image registration. A registration method based on texture common factor is proposed for heterogeneous images. According to Fourier transform, the heterogeneous images are transformed into frequency domain and filtered by Gabor template. In spatial domain, Sobel operator is used to extract the common factors of different images, and the matching points are selected by custom rules, and the matching points are purified by random sampling consistency algorithm. According to the extracted matching point pairs, the parameters of monogram transformation are solved, and the heterologous image registration is realized by coordinate transformation and interpolation analysis. The experimental results show that the matching accuracy of this method is higher than that of SIFT and SURF algorithms. Robustness and heterologous image registration are better.
【作者單位】： 長沙理工大學(xué)物理與電子科學(xué)學(xué)院;國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)航天科學(xué)與工程學(xué)院;國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)空天圖像測(cè)量與視覺導(dǎo)航研究中心;長沙億旭機(jī)電科技有限公司;
【基金】：湖南省教育廳科學(xué)研究項(xiàng)目“遠(yuǎn)程實(shí)驗(yàn)控制關(guān)鍵技術(shù)研究”(15K009)
【分類號(hào)】：TP391.41

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