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摘要:
提出了基于修正的尺度不变特征变换(SIFT)特征提取和Shape Context特征描述算子相结合的多模图像自动配准算法,该算法利用修正的SIFT算法提取多模图像中的特征点,然后采用Shape Context算子描述特征点,利用特征点周围区域边缘点的梯度方向形成特征向量.采用欧氏距离作为匹配标准对多模图像中特征点进行初始匹配,然后通过RANSAC算法消除误匹配的特征点对,并采用最小二乘法计算仿射变换参数,最后通过仿射变换和双线性插值实现图像配准.对红外图像和可见光图像的配准实验结果表明了本算法的有效性和稳定性.
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文献信息
篇名 基于Shape Context和尺度不变特征变换的多模图像自动配准方法
来源期刊 强激光与粒子束 学科 工学
关键词 多模图像配准 尺度不变特征变换 Shape Context特征描述算子 RANSAC算法
年,卷(期) 2011,(12) 所属期刊栏目 高功率激光与光学
研究方向 页码范围 3292-3296
页数 分类号 TN911.73
字数 4296字 语种 中文
DOI 10.3788/HPLPB20112312.3292
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李庆 中国科学院微电子研究所 51 423 14.0 19.0
2 秦翰林 西安电子科技大学技术物理学院 45 505 16.0 19.0
3 王炳健 西安电子科技大学技术物理学院 35 600 15.0 24.0
4 黄洋 西安电子科技大学技术物理学院 2 7 2.0 2.0
5 卢刚 西安电子科技大学技术物理学院 4 23 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
多模图像配准
尺度不变特征变换
Shape Context特征描述算子
RANSAC算法
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
强激光与粒子束
月刊
1001-4322
51-1311/O4
大16开
四川绵阳919-805信箱
62-76
1989
chi
出版文献量(篇)
9833
总下载数(次)
7
总被引数(次)
61664
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
航空科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.chinaasfc.cn/file_show.asp?LanMuID=GZZD0100
项目类型:面上项目
学科类型:
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