【摘 要】
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针对铁路路基探地雷达（GPR）检测需要较高精度与时效性的要求，提出一种基于直方图曲率分析（HCA）与KAZE特征的图像配准算法。通过HCA进行阈值分割，提取图像高能量区域，以节约无效区域
【机 构】
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中国铁道科学研究院铁道建筑研究所,高速铁路轨道技术国家重点实验室
【基金项目】
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中国铁路总公司科研开发计划项目（2016G005.B）,中国铁道科学研究院基金（2015YJ036）.
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针对铁路路基探地雷达（GPR）检测需要较高精度与时效性的要求，提出一种基于直方图曲率分析（HCA）与KAZE特征的图像配准算法。通过HCA进行阈值分割，提取图像高能量区域，以节约无效区域的配准时间。运用KAZE算法提取图像中的特征点，并根据快速近似最近邻搜索算法进行粗匹配。使用随机抽样一致性算法过滤匹配点对，优化特征匹配过程。实验结果表明，该算法对于存在病害差异、增益差异、地物差异的铁路路基多时相GPR图像均取得较好的配准效果，且配准精度比KAZE算法、ORB算法、SIFT算法明显提高，配准效率比KAZE
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