检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:舒丽霞[1,2] 周成平 彭晓明[1] 丁明跃[1]
机构地区:[1]华中科技大学图象识别与人工智能研究所图象信息处理与智能控制教育部重点实验室 [2]湖北大学物理学与电子技术学院,武汉430062
出 处:《中国图象图形学报(A辑)》2003年第12期1412-1417,共6页Journal of Image and Graphics
基 金:国家自然科学基金 ( 60 13 5 0 2 0 FF0 3 0 40 5 )
摘 要:图象配准是图象融合的一个重要步骤 .为此提出了一种自动图象配准算法 ,该算法从两幅待配准的图象中分别抽取特征点 ,然后选用 Hausdorff距离对两特征点集进行匹配 ,得到点集间的仿射变换 ,从而实现图象的自动配准 .此算法以特征点而不是物体边缘计算仿射变换 ,大大降低了计算 Hausdorff距离的运算量 ;同时 ,基于Hausdorff距离的图象匹配只需要点集之间的对应 ,而无须点与点的对应 ,因而可以使用于存在较大物体形变的情况 ,即完成两幅差异较大图象的配准 .实验结果证明了算法的有效性 .Image registration is an important step in image fusion. In this paper, a new automatic image registration method is presented. First, a small number of feature points are extracted in both images using a Gabor wavelet feature detector. Then, these feature points are matched and the affine transformation between the two images is obtained through a matching technique based on the Hausdorff distance. We choose feature points instead of edges of objects to search for the affine transformation so that the computation load can be decreased largely. On the same time, because the Hausdorff distance is a measure defined between two point sets and does not require to establish an explicit points correspondence between images, it can tolerate errors introduced by the presence of outlier points (noises) as well as the absence of some missing points. Consequently, this registration method can be applied to images with large misalignment. Experiments with synthetic and real images show that this algorithm is efficient.
关 键 词:图象配准 HAUSDORFF距离 特征点 算法 仿射变换 图象匹配 图象融合 点集 物体 证明
分 类 号:TB333[一般工业技术—材料科学与工程] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:18.227.89.169