【摘 要】
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针对尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法图像配准时间长、匹配率低等问题,提出了重合区域图像极值特征提取法以及图像降采样特征配准法。在特征
【机 构】
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安徽工程大学电气工程学院,上海大学机电工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61203033);安徽省自然科学基金(No.1208085QF124);安徽省教育厅高校自然科学研究项目(No.KJ2011B010)
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针对尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法图像配准时间长、匹配率低等问题,提出了重合区域图像极值特征提取法以及图像降采样特征配准法。在特征匹配的过程中,重点考虑重叠区域的特征匹配点对极值一致性约束条件,并利用差分尺度空间的局部单极值,以减小冗余特征点,节约特征提取与匹配时间;在此基础上,以图像尺度大小(选择180×180)作为缩放约束,对图像进行同比例插值缩小,并根据缩放后图像与原始图像变换矩阵之间的关系,计算出原始图像变换矩阵,实现图像的快速、精确配准。利用实例验证了所提方法的有效性和可行性。
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