基于 NSST 和 FAST 的图像配准方法

• 作者: 张红燕 王嘉梅 王辉
• 来源期刊: 河南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像配准 非下采样剪切波变换 加速分割检测特算子 加速鲁棒特征算法 随机抽样一致算法
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 生 命 科 学
• 页码范围: 683-691
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4814字
• 语种: 中文

摘要

为了进一步提高图像的配准速度,提出一种基于非下采样 Shearlet 变换(nonsubsampled Shearlet trans-form,NSST)和加速分割检测特征(features from accelerated segment test,FAST)的图像配准方法。首先将参考图像和待配准图像分别通过非下采样 Shearlet 变换分解成高频和低频子带,对低频子带构建高斯金字塔并采用FAST 算子检测图像特征点,利用加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)向量描述子描述所检测的特征点并依据夹角余弦准则实现特征点的匹配。然后利用随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法剔除误匹配点对,实现图像配准。大量实验结果表明,与尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)算法、SURF 算法、结合 Shearlet 和 SURF 的算法、改进的 SURF 算法相比,所提出的方法在保证一定配准精度的前提下,配准的速度大大加快。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王嘉梅	云南民族大学电气信息工程学院	57	177	7.0	9.0
2	张红燕	贺州学院机械与电子工程学院	21	31	3.0	4.0
3	王辉	贺州学院机械与电子工程学院	7	20	3.0	4.0