近色背景果实识别的多源图像配准

被引：3

作者：

马正华 ^{[1
]}

吕小俊 ^{[1
]}

徐黎明 ^{[2
]}

王艺洁 ^{[1
]}

吕继东 ^{[1
]}

机构：

[1] 常州大学信息数理学院

[2] 江苏城乡建设职业学院设备工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2018年 / 39卷 / 11期

关键词：

近色背景; 图像配准; 快速鲁棒特征; 特征偏移一致性; 随机抽样一致;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2018.11.034

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为提高近色背景果实识别的准确性,减少非结构化因素对识别的影响,提出基于近红外像机和可见光像机组合捕获多源图像进行配准的方法。对采集的多源图像使用基于中值滤波和小波变换相结合的方法进行去噪,针对特征点分布不均匀的情况,采用图像分块策略进行改善。在用改进的SURF提取特征点后,使用特征偏移一致性原则进行提纯,结合RANSAC (随机抽样一致)和最小二乘法求出图像间的仿射关系并完成配准。实验结果表明,所提方法在图像配准的实时性和鲁棒性方面高于原SURF算法。

引用

页码：3494 / 3499

页数：6

共 13 条

[1] 基于中值滤波和小波变换的红外图像去噪方法 [J].