本文選題：特征點匹配 + 低對比度圖像��； 參考：《半導體光電》2017年06期

【摘要】：針對常用特征點匹配算法在低對比度圖像中存在特征點少、匹配精度低的問題,將圖像自相似性用于圖像特征點提取,并改進特征點匹配過程,提出了自相似性與改進歸一化互相關(guān)相結(jié)合的方法。該方法首先根據(jù)像素點自對稱值提取出圖像特征點,然后通過特征點的尺度信息構(gòu)建自適應相關(guān)窗口來改進互相關(guān)匹配,最后由閾值篩選和隨機抽樣一致性算法優(yōu)化匹配結(jié)果,從而完成低對比度圖像特征點的提取和匹配。實驗結(jié)果表明,該方法在匹配低對比度圖像特征點時相比常用算法具有較高的效率,且對圖像尺度和旋轉(zhuǎn)變換具有較強的魯棒性。
[Abstract]:In order to solve the problem that common feature point matching algorithms have fewer feature points and lower matching accuracy in low-contrast images, the image self-similarity is used to extract feature points, and the process of feature point matching is improved. A method of combining self-similarity with improved normalized cross-correlation is proposed. Firstly, the image feature points are extracted from the self-symmetry values of pixels, then the adaptive correlation window is constructed to improve the cross-correlation matching. Finally, the matching results are optimized by the threshold filtering and random sampling consistency algorithm. In order to achieve the low contrast image feature points extraction and matching. Experimental results show that the proposed method is more efficient than common algorithms in matching the feature points of low contrast images and is robust to image scale and rotation transformation.
【作者單位】： 天津大學精密儀器與光電子工程學院光電信息技術(shù)教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(61535008)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1987255