张旋
- 作品数：1 被引量：11H指数：1
- 供职机构：重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：重庆市自然科学基金重庆市科技攻关计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进局部敏感散列算法的图像配准被引量：11
- 2011年
- 为实现图像间的快速准确配准,在局部敏感散列(LSH)算法基础上,提出一种高效的高维特征向量检索算法—改进的LSH(ELSH)算法用以图像特征间的检索配对,从而实现图像间的配准。该配准算法首先采用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取图像的特征点并进行描述,得到图像的高维特征向量。然后,根据随机选择的若干子向量构建哈希索引结构,以缩减构建索引数据的维数和搜索的范围,从而缩短建立索引的时间。最后,根据数据随机取样一致性(RANSAC)剔除错误点。实验结果表明,与BBF(Best-Bin-First)和LSH算法相比,ELSH算法不但提高了匹配点对的准确性同时也缩短了匹配时间,其特征匹配时间分别减少了49.9%和37.9%。实验表明该算法可以快速、精确地实现图像间的配准。
- 龚卫国张旋李正浩
- 关键词：尺度不变特征变换
