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摘要:
针对细胞图像序列模糊、传统的特征提取方法鲁棒性不强、伪匹配点对较多、图像匹配耗时过长、融合效果不佳等问题,提出了一种强鲁棒性、快速和精确的图像拼接算法.该算法首先用基于尺度不变(SⅢT)算法提取细胞图像特征点,接着采用改进的BBF(Best-Bin-First)算法对特征集进行初始的双向匹配,然后采用随机抽样一致性(RANSAC)算法对匹配点对进行进一步提纯并估算出单应性矩阵,最后根据细胞图像序列之间的单应性矩阵关系将其投影到统一标准的平面坐标系下,用具有塔型结构的多分辨率融合算法对图像进行无缝融合完成全景图拼接.实验结果证明:该算法提取到的特征点分布均匀且数量适中,误配情况明显减少,能够有效地实现显微全景图的无缝拼接.
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文献信息
篇名 SIFT特征匹配的显微全景图拼接
来源期刊 辽宁工程技术大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 尺度不变特征转换(SIFT) 双向匹配 多分辨率样条 显微全景图 特征点提取 改进的BBF算法
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 93-96
页数 4页 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI 10.11956/j.issn.1008-0562.2015.01.019
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 赵立辉 32 103 6.0 8.0
2 霍春宝 74 267 10.0 12.0
3 童帅 3 8 2.0 2.0
4 崔汉峰 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
尺度不变特征转换(SIFT)
双向匹配
多分辨率样条
显微全景图
特征点提取
改进的BBF算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
月刊
1008-0562
21-1379/N
大16开
辽宁省阜新市
1979
chi
出版文献量(篇)
6319
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12
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52708
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