摘要
针对低空影像提出一种基于图像分割和Harris算子的影像匹配方法.该方法首先利用模糊C均值方法进行图像的多阈值分割,利用数学形态学方法提取独立特征面,并根据形状特性进行影像间的面匹配.然后用Harris算子提取影像的特征点,并根据已一一对应的特征面,将特征点划分为属于各个特征面的点集,因而特征点集间也形成了对应关系.最后,以特征点与邻域角点的距离和坐标方位角来描述特征点,并通过建立、比较特征向量达到影像间同名点匹配的目的.实验证明,对于数据量大、左右影像间重叠度变化大的低空影像,单纯依靠点特征几乎无法找到正确的匹配点集,而结合特征面、点共同匹配的方法匹配正确率可达100%.
This paper proposes a method of low-level image matching based on image segmentation and the Harris operator. First, images are segmented by using the fuzzy C-means algorithm （FCM）, which is a multi-threshold segmentation method, and the disconnected areas are extracted by the
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第A02期440-445,共6页
Journal of Southeast University：Natural Science Edition
关键词
图像分割
HARRIS算子
面匹配
特征点匹配
image segmentation
Harris operator
region matching
feature point matching
