基于K-means聚类和RANSAC的图像配准算法研究

• 作者: 徐克虎 王天召 陈金玉
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 图像配准 特征点匹配 K均值聚类 随机样本一致
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 页码范围: 1765-1769
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2933字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2014.09.023

摘要

针对图像配准中特征点匹配方法存在实时性不高和精度低的问题,提出了一种基于K-means聚类和RANSAC的图像配准算法.该算法根据匹配点对距离和方向特征的视差约束条件,首先利用K-means聚类对匹配点对进行预处理,剔除大部分错误匹配点,然后利用RANSAC进行二次优化,实现了图像的快速和精确配准.实验结果表明,该算法不仅提高了图像配准的精确度,而且提高了图像配准的速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐克虎	装甲兵工程学院控制工程系	47	227	8.0	12.0
2	王天召	装甲兵工程学院控制工程系	18	90	5.0	8.0
3	陈金玉	装甲兵工程学院控制工程系	16	69	5.0	7.0