基于多项式确定性矩阵的SIFT医学图像配准算法

被引：20

作者：

杨飒 ^{[1
]}

夏明华 ^{[2
]}

郑志硕 ^{[1
]}

机构：

[1] 广东第二师范学院物理系

[2] 中山大学信息科学与技术学院

来源：

激光与光电子学进展 | 2016年 / 08期

关键词：

图像处理; 图像配准; 压缩感知; 特征提取; 多项式确定性矩阵;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

考虑到随机测量矩阵存在硬件上存在无法实现的缺陷,结合压缩感知的稀疏投影理论,提出了基于多项式确定性矩阵的尺度不变特征变换(SIFT)医学图像配准算法。通过增加方向梯度数提高特征向量的有效性,利用测量数为7的多项式确定性矩阵对关键点特征向量进行降维,用欧式距离作为特征向量匹配的相似性度量,kd数据结构避免穷举。实验结果表明,该算法和传统SIFT算法及几种改进的SIFT算法相比,配准性能有了显著提高,同时确定性矩阵有利于图像配准系统的硬件实现。

引用

页码：128 / 134

页数：7

共 9 条

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