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题名基于点线投影模型与几何误差制约规则的图像匹配算法
被引量：9
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作者
余震
何留杰
王振飞
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机构
黄河科技学院现代教育技术中心
郑州大学信息工程学院
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2018年第4期87-94,共8页
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基金
国家自然科学基金(61379079)
河南省国际科技合作基金项目(144300510007)
河南省产学研合作计划项目(152107000093)资助
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文摘
当前较多图像匹配算法主要通过求取Haar小波的方法获取特征描述符进而完成图像匹配,忽略了特征点对应邻点的投影特性,当匹配图像之间存在旋转、缩放等变换时,易导致匹配图像中存在较多的错误匹配以及漏匹配等不足。对此,提出了一种基于点线投影模型耦合几何误差制约规则的图像匹配算法。首先,引入FAST算法用于准确、快速的检测图像的特征点。然后,利用像素点对应的梯度值构建点线投影模型,用以获取特征点的主方向。以特征点为原点构建极坐标,将特征点邻域进行区域分割,通过联合分割区域中的分布直方图以求取特征向量,从而形成特征描述符。最后,利用Euclidean模型求取特征点的最近邻与次近邻之比,完成特征点匹配。利用匹配特征点之间的映射关系,构造几何误差模型对特征点集的误差进行度量,根据度量结果构建几何误差制约规则,对匹配特征点进行优化,实现图像匹配。实验结果表明,与当前图像匹配算法相比,算法不仅具有较高的匹配精度,而且还具有较好的鲁棒性能。
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关键词
图像匹配
FAST算法
点线投影模型
区域分割
euclidean模型
几何误差制约规则
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Keywords
image matching
FAST algorithm
point line projection model
region segmentation
euclidean model
geometric error restriction rule
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于不变矩特征模型耦合相似度量规则的图像匹配算法
被引量：2
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作者
韩锐
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机构
淮安信息职业技术学院
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出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2018年第9期204-211,共8页
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基金
江苏省自然科学基金(BK20151102A)
江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2013063-02)
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文摘
目的为了解决当前图像匹配算法因主要利用特征点之间的距离来实现特征匹配,从而忽略了特征点的结构特征,导致算法存在较多的漏匹配点以及错误匹配点等不足的问题。方法提出基于不变矩特征模型耦合相似度量规则的图像匹配算法。通过对待检测像素点构造的邻域圆上的点进行分类,制定检测规则,对FAST算子进行改进,利用改进的FAST算子快速、精准地检测图像的特征点。随后,构造不变矩特征模型,取代SIFT算法中获取特征向量的方法,生成低维度的特征描述符。通过Euclidean模型和SSIM建立相似度量规则,对特征点之间的相似度进行度量,完成图像的特征匹配。最后,引入随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除错误匹配点,完成图像的匹配。结果仿真结果显示,相较于当前的图像匹配算法,所提算法具有更高的匹配正确度和鲁棒性,其查全率最高可达95%左右,且匹配效率较快,约为3.75 s。结论所提匹配方法具备良好的匹配精度,在图像信息安全、包装条码识别与拼接等领域具有一定的参考价值。
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关键词
图像匹配
检测规则
不变矩特征模型
相似度量规则
RANSAC算法
euclidean模型
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Keywords
image matching
detection rule
invariant moment feature model
similarity measurement rule
RANSAC algorithm
euclidean model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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