本文關(guān)鍵詞：基于FREAK描述子的精確圖像配準(zhǔn)改進(jìn)算法

  更多相關(guān)文章： 快速視網(wǎng)膜特征 特征提取 Hamming距離 圖像配準(zhǔn)

【摘要】：快速視網(wǎng)膜特征(FREAK)描述子通過(guò)計(jì)算模式方向?qū)崿F(xiàn)了旋轉(zhuǎn)不變性,但對(duì)于旋轉(zhuǎn)尺度變化較大的情況匹配性能并不理想,誤匹配率較高,為此提出了一種改進(jìn)的基于FREAK描述子的精確圖像配準(zhǔn)算法。首先,對(duì)原有FREAK算法添加長(zhǎng)距離點(diǎn)對(duì),設(shè)定距離閾值,只利用關(guān)鍵點(diǎn)采樣模式中距離較遠(yuǎn)的點(diǎn)來(lái)生成角度信息。其次,對(duì)Hamming距離進(jìn)行加權(quán)。對(duì)每一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),在為了生成描述子選擇點(diǎn)對(duì)時(shí),對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)描述子的每一列計(jì)算均值,越接近0.5的列權(quán)值越大,改進(jìn)了原來(lái)Hamming距離計(jì)算粗略的狀態(tài),使距離計(jì)算更精確。最后,使用最近鄰匹配結(jié)合最近鄰和次近鄰的比值以及隨機(jī)抽樣一致(RANSAC)方法進(jìn)行快速匹配和優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法更適用于旋轉(zhuǎn)尺度變化較大的環(huán)境及匹配性能要求較高的場(chǎng)合。
【作者單位】： 國(guó)網(wǎng)安徽省電力公司安全監(jiān)察質(zhì)量部;國(guó)網(wǎng)安慶供電公司安全監(jiān)察質(zhì)量部;安徽大學(xué)電子信息工程學(xué)院;安徽南瑞繼遠(yuǎn)電網(wǎng)技術(shù)有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 快速視網(wǎng)膜特征 特征提取 Hamming距離 圖像配準(zhǔn)
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2014BAH27F01) 國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(5212D01502DB)~~
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言目標(biāo)匹配、圖像拼接、3D重建、目標(biāo)識(shí)別等計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用都依賴于圖像配準(zhǔn)。圖像配準(zhǔn)的通用方法是提取圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行比對(duì)處理。尋找有效的關(guān)鍵點(diǎn)描述子,使其對(duì)尺度變換、旋轉(zhuǎn)變換、仿射變換和噪音等都具有較高的魯棒性,成為近十幾年的研究熱點(diǎn)。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展和

【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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6 楊學(xué)文;面向交互語(yǔ)義的用戶基本手勢(shì)實(shí)時(shí)檢索方法研究[D];濟(jì)南大學(xué);2015年

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