傳統(tǒng)激光圖像匹配方法在匹配亮度和對比度差異較高的異源圖像時,存在匹配效果差的弊端,為此提出基于隨機搜索算法的異源激光圖像匹配方法,采用基于相位一致性的特征點和邊緣檢測算法,采集異源圖像特征點和邊緣圖像,利用基于隨機輪廓檢索的圖像配準算法,通過輪廓直線化算法采集邊緣圖像特征點后,通過隨機搜索算法對提取的特征點實施魯棒的匹配,完成異源激光圖像配準。實驗結(jié)果說明,所提方法對不同異源激光圖像的匹配效果較佳,匹配速度增長率最大值是45%,正確率和效率均值都高于95%,該方法是一種高效率、高精度的異源激光圖像匹配方法。

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圖2彎曲度值定義(a)

緣點;(4)通過形態(tài)學(xué)方法確定邊緣骨架并最終獲得邊緣圖像［10］。圖1邊緣圖像生成框圖2.2基于隨機輪廓檢索的圖像配準算法在上小節(jié)提取的異源激光圖像邊緣圖像的基礎(chǔ)上，采用基于隨機輪廓檢索的圖像配準算法，實現(xiàn)異源激光圖像匹配。2.2.1輪廓直線化2.1小節(jié)獲取了異源激光圖像特征點和....

方法圖3CVC數(shù)據(jù)庫匹配實驗比較(c)本文

http∶//www．laserjournal．cn(a)基于Harris角點檢測的激光圖像匹配方法(b)基于分數(shù)階微分和SIFT算法的圖像匹配方法(c)本文方法圖3CVC數(shù)據(jù)庫匹配實驗比較實驗統(tǒng)計分析3種方法對CVC、DGP兩種光—近紅外圖像，對LandSat7中紅外異源圖像、....

圖1邊緣圖像生成框圖2.2基于隨機輪廓檢索的圖像配準算法

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