《改進的SURF圖像配準算法研究》是石雅筍撰寫的一篇論文。
基本介紹
- 中文名：改進的SURF圖像配準算法研究
- 論文來源：電子科技大學
- 發表時間：2011-04-01
- 作者：石雅筍
- 分類號：TP391.41
論文摘要,引文格式,
論文摘要
圖像配準作為數字圖像處理和分析的一項重要技術,它是圖像融合、圖像拼接、圖像動態變化檢測等技術的基礎;在遙感圖像處理、計算機視覺、醫學圖像處理等領域得到廣泛的套用和研究。SURF算法是一種新近出現的圖像配準算法,該算法在特徵點檢測的重複性、獨特性和魯棒性等方面,都能達到較好的效果;且算法引入了積分圖像和箱式濾波器,加快了圖像配準的速度。在SURF算法的基礎上,本文提出了一種改進的配準算法。算法從兩個方面對SURF算法進行改進,首先通過對特徵點的分析,認為圖像邊緣周邊區域一定範圍內的特徵點具有更強的魯棒性。通過雙邊濾波、Canny邊緣檢測和形態學處理得到圖像邊緣周邊區域,從而將特徵點限定在該區域內。在特徵匹配階段,對檢測到的配準點對使用肯德爾係數再次進行約束。設定一個閾值,當特徵點對的肯德爾係數大於該閾值時,認為該配準點對匹配性較強,保留該配準點對;當特徵點對的肯德爾係數小於該閾值時,認為配準點對匹配性較弱,丟棄這樣的配準點對。實驗表明,該算法可以有效的提高圖像配準的匹配率,對於存在噪聲的圖像同樣可以達到較好的效果,具有較強的魯棒性。對於彩色圖像的配準,SURF算法是將彩色圖像轉換為灰度圖像進行配準,丟失了圖像的顏色信息。本文通過對彩色圖像配準算法的研究,提出了CSURF彩色圖像配準算法。該算法將顏色不變數引入到SURF算法中,通過RGB圖像的彩色信息計算得到圖像的顏色不變數,然後在顏色不變數上檢測圖像的特徵點,這樣檢測到的特徵點主要分布在圖像顏色發生變化的區域。再結合圖像的灰度信息來對特徵點進行描述,完成圖像的匹配。實驗表明,CSURF算法有效的增強了算法的穩定性。最後將改進的SURF算法引入到CSURF算法中,可以看出,算法在保持較好的穩定性的情況下提高了圖像配準的匹配率。
引文格式
石雅筍. 改進的SURF圖像配準算法研究[D].電子科技大學,2011
