基于SURF的图像配准方法研究

图像配准在计算机视觉、医学诊断与治疗、图像拼接等领域有广泛的应用。基于特征的方法具有压缩信息量、执行速度快、精度高等优点,成为近年来研究的热点,SIFT是其中之一。但传统的SIFT方法数据量大、计算耗时长,提出了一种基于SURF的图像配准方法。首先用SURF方法提取特征点,其次用最近邻匹配法找出对应匹配点对,结合RANSAC和最小二乘法求出图像之间的映射关系,最后利用所求的变换参数插值得到配准后的图像。实验表明:该配准算法既满足参数估算准确的要求,又具有比SIFT计算量小、速度快的优点,有一定的理论和应用价值。