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光照或成像条件等因素会引起图像间的非线性变化灰度差异,导致图像的匹配效果较差。针对该问题,提出了一种基于栈式自编码(SAE)网络和结合圆形、线形邻域的局部二值模式(CI-LBP)特征描述子的非线性变化灰度差异图像配准算法。首先,结合改进的局部纹理算子与区域特征提取CL-LBP特征描述子并进行匹配。然后,采用监督学习分类的方式消除误匹配。最后,通过SAE网络对构建的匹配表示进行训练,提取匹配表示的深度特征并接入Logistic分类层进行分类。实验结果表明,该算法对非线性变化灰度差异图像的匹配精度较高,