基于改进SURF算法的红外图像拼接

• 作者: 夏磊 岳亚伟 胡欣宇 薛晓琴
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 红外图像 SURF 双向匹配 自适应阈值 图像拼接 特征点
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 智能处理与应用
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2020.06.015

摘要

加速鲁棒特征(SURF)算法因其配准精度较高而被广泛应用,但该算法采用固定阈值、单向匹配规则进行特征点匹配,无法满足红外图像多变性的特点.因此,在SURF算法基础上提出基于双向匹配策略的自适应阈值配准算法,即参考图像与待配准图像的特征点,分别通过相似性度量准则找到其在对应图像上的匹配点,并将匹配过程中所求最近距离点与次近距离点的最小比值作为匹配阈值.实验采用两幅及多幅图像对改进SURF算法的性能进行验证.结果表明,改进SURF算法在保持高实时性的基础上,配准精度较传统SURF算法提升约10％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳亚伟	山西农业大学软件学院	7	5	1.0	2.0
2	夏磊	山西农业大学软件学院	3	0	0.0	0.0
3	胡欣宇		9	4	1.0	2.0
4	薛晓琴	山西农业大学软件学院	2	0	0.0	0.0