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采用尺度不变特征和区域选择的图像配准方法
Image registration method based on region selection and scale-invariant feature

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李小昌 1   朱丹 2  
文摘 提出了一种改进的尺度不变特征点的图像配准方法。该方法在SURF算法的基础上使用图像的熵来对匹配图像作特征检测区域选择,建立特征点筛选机制来从初步的特征检测中得到最显著的特征点,以控制特征点的数目来减少后继的计算量和算法性能。同时改进了SURF的特征描述方法的计算过程,提出了一种改进的特征描述方法。实验表明,该方法在提高算法性能的同时,明显改进了特征点的匹配率。
其他语种文摘 An improved scale invariant feature extraction method based on speed-up robust feature(SURF) algorithm was proposed.The SURF algorithm was a time-consuming computation,using fast-Hessian detector,which was a differential operator,to get the interest points.Because the statistical property of the image(like image entropy) could present the information abundance,the image could be divided into blocks,to estimate the interest point distribution using the image entropy.The block which had higher image entropy had more interest points.By selecting the image block with higher image entropy to extract the SURF interest point,the computation time can be reduced.Then the SURF feature point orientation computation method was and refined the feature descriptor was improved.The experimental results show that the algorithm is faster than SURF,and has better correct match rate.
来源 红外与激光工程 ,2012,41(2):537-542 【核心库】
关键词 特征点 ; SURF ; 区域选择 ; 图像熵 ; 图像配准
地址

1. 中国科学院研究生院, 中国科学院光电信息处理重点实验室;;辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室, 北京, 100049  

2. 中国科学院沈阳自动化研究所, 中国科学院光电信息处理重点实验室;;辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室, 辽宁, 沈阳, 100049

语种 中文
ISSN 1007-2276
学科 自动化技术、计算机技术
文献收藏号 CSCD:4495396

参考文献 共 10 共1页

1.  丁琳. 基于不变特征的CCD影像与红外影像的自动配准. 红外与激光工程,2011,40(2):350-354 被引 4    
2.  邸男. 采用SIFT的末制导图像匹配技术. 红外与激光工程,2011,40(8):1589-1593 被引 6    
3.  Lowe David G. Distinctive Image features from scaleinvariant keypoints. International Journal of Computer Vision,2004,2(60):91-110 被引 4559    
4.  Yan Ke. PCA-SIFT: a more distinctive representation for local image descriptors. Proc Conf Computer Vision and Pattern Recognition,2004:511-517 被引 2    
5.  Mikolajczyk K. A performance evaluation of local descriptors. Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition,2003 被引 4    
6.  Herbert Bay. Speeded-up robust feature. Computer Vision and Image Understanding,2008,110:346-359 被引 900    
7.  Simard P. Boxlets: a fast convolution algorithm for signal processing and neural networks,1998 被引 1    
8.  朱庆. 具有良好重复率与信息量的立体影像点特征提取方法. 电子学报,2006,34(2):205-209 被引 6    
9.  . http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/affine 被引 1    
10.  . http://web.engr.oregonstate.edu/~hes/ 被引 1    
引证文献 8

1 冯娟 采摘机器人果实识别的多源图像配准 农业机械学报,2013,44(3):197-203
被引 11

2 张佳栋 采用SIFT特征的高光谱数据自动几何精校正 红外与激光工程,2013,42(9):2414-2420
被引 2

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