韩小珍
- 作品数：2 被引量：16H指数：1
- 供职机构：西安理工大学机械与精密仪器工程学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 结合FAST-SURF和改进k-d树最近邻查找的图像配准被引量：16
- 2016年
- 针对两图像之间存在平移和旋转变化的图像匹配,提出了一种结合FAST-SURF和改进k-d树最近邻查找的图像配准算法。该算法首先用FAST(加速分割检测特征)检测器进行特征点提取,然后根据特征点周围邻域的信息生成SURF(快速鲁棒特征)描述子,采用一种改进的k-d树最近邻查找算法BBF(最优节点优先)寻找特征点的最近邻点及次近邻点,接着进行双向匹配得到初匹配点对,最后利用RANSAC(随机抽样一致性)算法消除误匹配点,findHomography函数寻找单应性变化矩阵,从而计算出图像间的相对平移量和旋转量。实验结果表明,该算法平移参数的最大误差为0.022个像素,旋转参数的最大误差为0.045度,优于传统的SURF图像匹配算法,实现了图像的快速、高精度配准。
- 陈剑虹韩小珍
- 关键词：图像匹配RANSAC
- 基于视觉定位的图像匹配技术研究
- 随着计算机技术的飞速发展，视觉定位技术已经广泛应用于日常生活中的各个领域，尤其是在工业控制领域，视觉定位技术极大的提高了劳动生产效率。 本文首先根据视觉定位技术和图像匹配技术的相关知识，提出了基于视觉定位的图像匹配整体...
- 韩小珍
- 关键词：视觉定位图像匹配SURF算法随机抽样一致性
