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题名SURF与RANSAC组合图像拼接算法
被引量：6
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作者
赫更新
马嘉文
张西克
潘大为
陈亮
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机构
山东泰山抽水蓄能电站有限公司
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
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出处
《应用科技》
CAS
2018年第4期45-49,55,共6页
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文摘
针对目前基于尺度不变特征变换匹配算法(scale invariant feature transform,SIFT)的图像拼接算法存在的算法复杂度高、算法的特征点匹配精度不准的问题,提出了一种SURF和RANSAC组合的拼接算法。算法从特征点提取匹配出发,基于筛选过滤的提纯思想对初步筛选的特征点进行优化从而达到提高融合质量的目的。筛选过程使得算法具有一定的鲁棒性,同时算法降低了时间上面的消耗。基于SURF和RANSAC的组合图像拼接算法可实现高质量的图像拼接,是一种加速图像拼接速度兼具鲁棒性的图像拼接算法。
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关键词
SURF
RANSAC
组合算法
图像拼接
鲁棒性
特征点过滤
匹配精度
算法复杂度
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Keywords
SURF
RANSAC
combinational algorithm
image mosaic
robustness
feature points filtering
matching accuracy
algorithm complexity
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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CLAHE和改进ZNCC的图像拼接研究
被引量：4
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作者
霍冠群
陆金波
罗圣翔
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机构
西南石油大学电气信息学院
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第12期216-224,共9页
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基金
国家自然科学基金(61603319,61601385)。
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文摘
对弱对比度图像进行拼接时,由于对比度较差等原因,待拼接图像上分布的匹配特征点较少,图像配准误差较大。为了解决这一问题,提高图像拼接质量,提出一种基于contrast limited adaptive histogram equalization(CLAHE)和改进zero-mean normalized cross-correlation(ZNCC)的图像拼接算法。在提取特征点前,利用CLAHE算法对弱对比度图像进行预处理,增加图像对比度,增加匹配点数量;然后,使用结合特征点梯度主方向的改进ZNCC算法筛选特征点,提高特征点的正确匹配率;最后,使用筛选后的特征点集合计算变换矩阵,并完成图像拼接。实验结果表明,与其他算法相比,所提算法在弱对比度图像上增加了约25%的正确匹配点,误匹配率相对于SIFT算法降低0.5个百分点~3个百分点,有效提高了图像配准精度,减少了配准重影的出现,优化了图像拼接结果。
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关键词
图像处理
图像拼接
图像增强
特征点筛选
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Keywords
image processing
image stitching
image enhancement
feature points filtering
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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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题名视觉与惯性传感器融合的室内导航算法研究
被引量：3
- 3
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作者
杨志芳
潘忠运
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机构
武汉工程大学电气信息学院
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出处
《自动化与仪表》
2021年第10期44-48,68,共6页
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文摘
目前大多数室内移动机器人使用的是视觉传感器的导航算法,其精度低,鲁棒性差,对于快速移动和环境纹理特征不明显的情况,机器人位姿估计的精度会骤然下降。于是该文提出了在ORB-SLAM2算法的基础上,使用双目相机与IMU传感器紧耦合的方式进行状态估计。IMU响应速度快、采集数据不受外界影响、在快速运动和低纹理环境中可以提供较好的估计。此外,在特征点匹配后进行了动态特征点滤除,使其在动态环境中也有较好的表现。在数据集下进行实验测试,结果表明,改进后的算法在上述情况下明显提高了系统的定位精度。
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关键词
视觉传感器
ORB-SLAM2算法
IMU传感器
紧耦合
动态特征点滤除
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Keywords
vision sensor
ORB-SLAM2 algorithm
IMU sensor
tight coupling
dynamic feature point filtering
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于特征点的运动汽车跟踪算法研究
被引量：1
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作者
王进花
曹洁
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机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
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出处
《电气自动化》
2011年第6期14-16,共3页
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基金
甘肃省自然基金(1014ZSB064)
甘肃省教育厅硕导基金项目(0914ZTB003)
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文摘
设计了一种基于特征点的运动汽车实时跟踪算法。结合自适应卡尔曼滤波(Adaptive Kalman Filter,AKF)算法,提出了一种简单实用的特征点匹配跟踪算法,实验表明该算法既能准确的描述目标,又减少了匹配计算量,从而实现了快速准确地跟踪运动汽车的目的。
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关键词
特征点
自适应卡尔曼滤波(AKF)
运动汽车
跟踪算法
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Keywords
feature points adaptive kalman filtering（AKF） moving vehicles tracking algorithm
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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