基于稀疏随机投影的SIFT医学图像配准算法

• 作者: 杨飒 郑志硕
• 来源期刊: 量子电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 图像配准 尺度不变特征变换 特征提取 稀疏随机投影
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 图像与信息处理
• 页码范围: 283-289
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-5461.2015.03.005

摘要

针对尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)算法在关键点特征描述向量阶段计算复杂并且维数较高的现象,提出了一种基于压缩感知理论的SIFT算法.通过压缩感知理论的稀疏特征表示方法,对SIFT关键点特征向量进行提取,将高维梯度导数向量降到低维稀疏特征向量,降低了关键点描述向量维度.采用欧式距离作为关键点的相似性度量, Best-Bin-First(BBF)数据结构避免穷举,使数据的运算量大为减少.实验结果表明,新算法对存在仿射变换的医学图像配准性能优于传统SIFT算法,与当前改进型的SIFT算法相比,本文算法的实时性明显增强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨飒	广东第二师范学院物理系	13	21	3.0	4.0
2	郑志硕	广东第二师范学院物理系	7	10	1.0	3.0