共 7 条
- [6] Image registration methods: a survey[J] . Barbara Zitová,Jan Flusser.Image and Vision Computing . 2003 (11)
- [7] A SURVEY OF IMAGE REGISTRATION TECHNIQUES[J]. COMPUTING SURVEYS, 1992, 24 (04) : 325 - 376BROWN, LG
基于聚类分割和形态学的可见光与SAR图像配准
被引：12
作者：
王志社
[1
,2
]
杨风暴
[1
]
纪利娥
[1
]
陈磊
[1
]
机构：
[1] 中北大学信息与通信工程学院
[2] 太原科技大学应用科学学院
来源：
关键词：
机器视觉;
图像配准;
k-均值聚类;
形态学;
约束机制;
一致性检查;
D O I：
暂无
中图分类号：
TN957.52 [数据、图像处理及录取];
学科分类号：
摘要：
针对可见光与SAR图像灰度差异大,共有特征提取难的问题,提出了一种基于k-均值聚类分割和形态学处理的轮廓特征配准方法。利用k-均值聚类算法对两类图像进行分割,得到图像分割区域;通过形态学处理,有效减少SAR图像斑点噪声影响,准确提取两类图像的封闭轮廓;采用轮廓不变矩理论,引入矩变量距离均值、方差约束机制和一致性检查的匹配策略,获取最佳匹配对,实现了两类图像的配准。通过实验,三组图像的配准精度分别达到0.3450、0.2163和0.1810,结果表明该法可行且能达到亚像素的配准精度。
引用
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页数：7
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