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1、第28卷第3期光学学报Vol.28,No.32008年3月ACTAOPTICASINICAMarch,2008文章编号:025322239(2008)0320454208一种稳健的特征点配准算法刘贵喜刘冬梅刘凤鹏周亚平(西安电子科技大学自动控制系,陕西西安710071)摘要为了能准确快速提取特征和可靠匹配特征点对,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进了Plessey角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度归一化互相关(Normalizedcrosscorrelation,NCC),通过双向最大相关系数匹配
2、的方法提取出初始特征点对,用随机采样符合法(Randomsampleconsensus,RANSAC)来剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确匹配特征点对实现图像的配准。实验表明,该方法能够快速准确地提取两幅图像间的对应特征点,大大降低了误匹配的概率,两幅图像光照不一致、重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配情形下,仍能有效地实现图像的配准。关键词图像处理;图像配准;特征点匹配;角点检测;双向最大相关系数法;随机采样符合法中图分类号TP391.41文献标识码AARobustImageRegistrationAlgorith
3、mBasedonFeaturePointsMatchingLiuGuixiLiuDongmeiLiuFengpengZhouYaping(DepartmentofAutomation,XidianUniversity,Xi′an,Shaanxi710071,China)AbstractToextractexactlyfeaturepointsandmatchreliablyfeaturepointpairs,arobustimageregistrationmethodbasedonfeaturepointsmatchingispropo
4、sed.Firstly,cornersareextractedwiththeimprovedPlesseyoperatorwhichcanimprovetheprecisionandspeedofthefeaturepointsextraction,theinitialfeaturepointpairsareextractedwiththemethodsofnormalizedcrosscorrelation(NCC)andbidirectionalgreatestcorrelativecoefficient(BGCC),andthef
5、alsefeaturepointpairsarerejectedbytherandomsampleconsensus(RANSAC)algorithm.Finally,thecorrectmatchingfeaturepointpairsareusedtorealizeimageregistration.Theexperimentalresultsindicatethatthismethodcanfastandaccuratelyextractthecorrespondingfeaturepointsbetweentwoimagesan
6、dgreatlyreducetheprobabilityoffalsefeaturepointsmatching.Imageregistrationcanbecarriedouteffectivelyevenundervarionsofconditionsofdifferentlight,biggerrotation,andrepetitivetexture.Keywordsimageprocessing;imageregistration;featurepointsmatching;cornerdetector;bidirection
7、algreatestcorrelativecoefficient;randomsampleconsensus1引言下,在像素层上得到最佳匹配的过程。图像配准是确定同一场景、不同时间、不同视点图像配准的方法大致可以分为三类:基于灰度或者不同成像方式的两幅图像之间的几何变换参量信息的图像配准方法、基于特征的图像配准方法和的技术。它是视频压缩与编码、图像超分辨力复原、基于变换域的图像配准方法。基于特征的图像配准模式识别、图像融合、运动目标检测等中的一项关键方法是目前最常用的方法之一,其最大的优点是能技术,在导航、地图与地形配准、自然资源分析、
8、天气够将对整个图像进行的各种分析转化为对图像特征(特征点、特征曲线等)的分析,从而大大减小了图像预报、环境监测、生理病变等许多领域有重要的应用价值。它依据一些相似性度量来决定图像间的变换处理过程的运算量,对
