采用尺度不变特征和区域选择的图像配准方法

被引:16
作者
李小昌 [1 ,2 ,3 ,4 ]
朱丹 [2 ,3 ,4 ]
机构
[1] 中国科学院研究生院
[2] 中国科学院沈阳自动化研究所
[3] 中国科学院光电信息处理重点实验室
[4] 辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室
关键词
特征点; SURF; 区域选择; 图像熵; 图像配准;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
提出了一种改进的尺度不变特征点的图像配准方法。该方法在SURF算法的基础上使用图像的熵来对匹配图像作特征检测区域选择,建立特征点筛选机制来从初步的特征检测中得到最显著的特征点,以控制特征点的数目来减少后继的计算量和算法性能。同时改进了SURF的特征描述方法的计算过程,提出了一种改进的特征描述方法。实验表明,该方法在提高算法性能的同时,明显改进了特征点的匹配率。
引用
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