| 融合特征的快速SURF配准算法 |
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| 引用本文： | 罗天健,刘秉瀚.融合特征的快速SURF配准算法[J].中国图象图形学报,2015,20(1):95-103. |
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| 作者姓名： | 罗天健 刘秉瀚 |
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| 作者单位： | 福州大学数学与计算机科学学院,福州,350108 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61473330);福建省自然科学基金项目(2013J01186;2012J01263) |
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| 摘 要： | 目的 针对基于SURF特征点的图像配准算法对颜色单一的彩色图像提取的特征点较少及配准时间复杂度高等问题,提出一种基于融合特征的快速SURF(speed up robust features)配准算法.方法 该算法首先提取图像的颜色不变量边缘特征和CS-LBP(central symmetry-local binary patterns)纹理特征形成融合特征灰度图,并利用颜色直方图的方差自适应调节融合特征间的权重.其次,在融合特征灰度图上提取SURF(speed up robust features)特征点及描述子.再次,用最近邻匹配法形成粗匹配对,结合改进的快速RANSAC(random sample consensus)算法得到精匹配对.最后,使用最小二乘法求出映射关系用于配准图像.结果 本文算法能够在融合特征上提取更稳定的SURF特征点,用该特征点进行配准能提高配准5％精度,且减少时间复杂度15％,实现了对普通场景下图像的快速配准.结论 本文算法能提取稳定数量的特征点,提高了精确度与鲁棒性,并通过改进的RANSAC算法提高了执行效率,降低了迭代次数.
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| 关 键 词： | SURF特征点 颜色不变量边缘(CIM) CS-LBP纹理特征 RANSAC算法 最小二乘法 |
| 收稿时间： | 2014/6/13 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/9/23 0:00:00 |
Fast SURF key-points image registration algorithm by fusion features |
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| Luo Tianjian and Liu Binghan.Fast SURF key-points image registration algorithm by fusion features[J].Journal of Image and Graphics,2015,20(1):95-103. |
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| Authors: | Luo Tianjian and Liu Binghan |
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| Affiliation: | College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China;College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | speed up robust feature keypoints color invariance margin central symmetry-local binary patterns texture random sample consensus least square method |
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