【摘要】：為了提高圖像配準算法對于模糊圖像的配準性能,提出一種融合非線性尺度空間和空間余弦相似度的自適應模糊圖像配準算法。該算法將非線性尺度空間理論應用于圖像的局部特征提取,采用KAZE算法提取圖像的特征點,以構成M-SURF特征描述符;利用空間余弦對圖像特征點進行匹配,并且根據(jù)不同的圖像特性進行自適應閾值匹配,以得到便于尋求最優(yōu)變換關系的合理數(shù)量的匹配點對;最后采用RANSAC算法濾除誤匹配點對,以提升算法精度。實驗結果表明,該算法可以有效地提高模糊圖像配準的匹配準確率和精度,準確率和精度比KAZE算法最大可以提高25%和7.909像素,具有更好的配準性能。
[Abstract]:In order to improve the performance of image registration algorithm for fuzzy image registration, an adaptive fuzzy image registration algorithm combining nonlinear scale space and spatial cosine similarity is proposed. In this algorithm, the nonlinear scale space theory is applied to the local feature extraction of the image, and the KAZE algorithm is used to extract the feature points of the image to form the M-SURF feature descriptor. The spatial cosine is used to match the image feature points and the adaptive threshold matching is carried out according to different image characteristics to obtain a reasonable number of matching points which are convenient to seek the optimal transformation relationship. Finally, the RANSAC algorithm is used to filter out the mismatch point pairs to improve the accuracy of the algorithm. Experimental results show that the algorithm can effectively improve the matching accuracy and accuracy of fuzzy image registration. The accuracy and accuracy of the algorithm can increase by 25% and 7.909 pixels compared with the KAZE algorithm, and the algorithm has better registration performance.
【作者單位】： 江西理工大學信息工程學院;中國移動通信集團江西有限公司新余分公司;
【基金】：國家自然科學基金(61501210)資助項目
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2430001