在计算机辅助骨科手术系统中应用增强现实技术能帮助医生准确地定位患者的病灶部位,而视频图像的目标跟踪匹配是实现增强现实的关键技术。针对视频图像匹配中SURF(speed up robust features)特征点性能和匹配效率不足的问题,提出一种改...在计算机辅助骨科手术系统中应用增强现实技术能帮助医生准确地定位患者的病灶部位,而视频图像的目标跟踪匹配是实现增强现实的关键技术。针对视频图像匹配中SURF(speed up robust features)特征点性能和匹配效率不足的问题,提出一种改进的基于SURF特征点的FLANN(fast library for approximate nearest neighbors)匹配算法。提取SURF关键特征点,改进其描述符算子,使用改进的FLANN算法进行特征点匹配。通过实验分析比较改进与未改进算法的性能,结果表明该方法的稳定性及快速性较好,具有较强的鲁棒性。展开更多
针对核环境下自主式导航机器人对目标识别与跟踪过程中提高特征点匹配的准确率和稳定性问题,提出一种基于加速鲁棒特征(speed up robust features,SURF)算法进行特征提取和特征描述,利用快速最近邻逼近搜索函数库(fast library for appr...针对核环境下自主式导航机器人对目标识别与跟踪过程中提高特征点匹配的准确率和稳定性问题,提出一种基于加速鲁棒特征(speed up robust features,SURF)算法进行特征提取和特征描述,利用快速最近邻逼近搜索函数库(fast library for approximate nearest neighbors,FLANN)算法进行特征点预匹配,并使用随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法优化匹配结果,从而实现图像实时匹配与识别。实验结果表明,在不同实验条件下,包括角度变换、缩放变换、局部遮挡、局部光照等,本文算法均能匹配出目标区域内模板图像,具有较好的精确性和稳定性。展开更多
文摘在计算机辅助骨科手术系统中应用增强现实技术能帮助医生准确地定位患者的病灶部位,而视频图像的目标跟踪匹配是实现增强现实的关键技术。针对视频图像匹配中SURF(speed up robust features)特征点性能和匹配效率不足的问题,提出一种改进的基于SURF特征点的FLANN(fast library for approximate nearest neighbors)匹配算法。提取SURF关键特征点,改进其描述符算子,使用改进的FLANN算法进行特征点匹配。通过实验分析比较改进与未改进算法的性能,结果表明该方法的稳定性及快速性较好,具有较强的鲁棒性。
