【摘 要】
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针对现有井下图像匹配算法特征点提取不准确、匹配效果不佳的问题,提出了一种结合同态滤波与直方图均衡化的井下图像匹配算法.通过同态滤波对图像进行锐化,以提高图像清晰度;采用限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE)算法对图像进行处理,以突出图像的边缘细节信息,提高图像对比度.针对传统AKAZE算法存在误匹配的问题,在采用暴力匹配算法进行粗匹配的基础上,采用基于单应性矩阵的随机采样一致性(RANSAC)算法进行精准匹配,剔除错误匹配点对.实验结果表明:使用单参数同态滤波和CLAHE算法对图像进行增强,可拉伸图
【机 构】
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西安科技大学测绘科学与技术学院,陕西西安 710054
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针对现有井下图像匹配算法特征点提取不准确、匹配效果不佳的问题,提出了一种结合同态滤波与直方图均衡化的井下图像匹配算法.通过同态滤波对图像进行锐化,以提高图像清晰度;采用限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE)算法对图像进行处理,以突出图像的边缘细节信息,提高图像对比度.针对传统AKAZE算法存在误匹配的问题,在采用暴力匹配算法进行粗匹配的基础上,采用基于单应性矩阵的随机采样一致性(RANSAC)算法进行精准匹配,剔除错误匹配点对.实验结果表明:使用单参数同态滤波和CLAHE算法对图像进行增强,可拉伸图像的灰度级,减少暗像元数量,增加亮像元数量,使得灰度级分布更加平滑,有利于保留图像的细节和边界信息;采用基于单应性矩阵的RANSAC算法进行精准匹配,可检测出更多特征点,提高匹配准确率,准确率最高可达96.09%,匹配效果优于SURF算法和传统AKAZE算法.
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