基于改进的SURF算子和透视变换模型的图像配准

• 作者: 刁燕 徐明 罗华 黎彪
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: SURF 特征提取 FLANN 透视模型 图像配准
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 671-677
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4356字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.03.034

摘要

对于传统的图像匹配算法存在特征信息少、错误匹配率高的问题,提出了一种基于改进的SURF算子和通过透视变换模型的图像配准算法.首先对传统的SURF描述符进行改进来进行特征点检测,然后用FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)搜索算法对检测出的角点进行粗匹配,再采用随机抽样一致(Random Samples Consensus,RANSAC)算法来消除粗匹配中误匹配的特征点对,最后将保留下来的精确匹配角点通过透视变换模型对图像进行配准.实验表明,该方法在光照、平移和模糊、旋转和尺度、视角变化具有更优的性能,提高了SURF算法的配准精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗华	四川大学机械工程学院	39	212	9.0	14.0
2	徐明	四川大学机械工程学院	15	49	3.0	7.0
3	刁燕	四川大学机械工程学院	39	165	9.0	11.0
4	黎彪	四川大学机械工程学院	2	0	0.0	0.0