本文選題：圖像配準(zhǔn) + Zernike矩　； 參考：《計算機(jī)應(yīng)用研究》2017年01期

【摘要】：針對圖像特征間的視角、模糊、旋轉(zhuǎn)和尺度變換以及噪聲干擾等不確定性因素對圖像配準(zhǔn)精度的影響,定義了基于Zernike矩的相特征不變區(qū)域描述符,給出了Zernike矩的歸一化及其相值度量方法,并提出了一種基于此的圖像配準(zhǔn)算法。通過對比實驗驗證,算法能夠有效提取目標(biāo)圖像特征點(diǎn)并準(zhǔn)確進(jìn)行特征匹配,且在保障配準(zhǔn)精度的前提下顯著降低了算法復(fù)雜度。
[Abstract]:Aiming at the influence of the uncertain factors such as blur, rotation and scale transformation and noise interference on the image registration accuracy, the phase feature invariant region descriptor based on Zernike moment is defined. In this paper, the normalization of Zernike moments and its phasor measurement are presented, and an image registration algorithm based on the algorithm is proposed. The experimental results show that the algorithm can effectively extract the feature points of the target image and match the features accurately, and the complexity of the algorithm is significantly reduced on the premise of ensuring the registration accuracy.
【作者單位】： 西安通信學(xué)院;西安財經(jīng)學(xué)院信息與教育技術(shù)中心;空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61272011,61309022) 國家重點(diǎn)實驗室基金資助項目(2012ADL-DW0301) 陜西省自然科學(xué)青年基金資助項目(2013JQ8031)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1847519