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
机构地区:[1]武汉科技大学信息科学与工程学院,武汉430081 [2]中国人民解放军空军雷达学院实验中心,武汉430019
出 处:《天津师范大学学报(自然科学版)》2011年第4期44-49,共6页Journal of Tianjin Normal University:Natural Science Edition
基 金:国家自然科学基金资助项目(60974012)
摘 要:针对传统单尺度角点检测算法易产生伪角点和在角点匹配过程中计算复杂,容易产生误匹配等缺点,提出一种基于多尺度小波变换角点特性的图像配准方法.该算法首先采用多尺度小波变换的二维图像角点检测算法来检测参考图和待配准图的角点信息,然后采用两图角点对的欧几里德距离平均值的极小值作为两图角点对配准准则,利用改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法求解配准所需的空间变换参数.实验结果表明:该算法配准精度能够达到亚像素级,而且速度得到明显改善,可应用于多模态图像的配准.To deal with the faults of traditional single-scale corner detection including false and unstable corners,high computational complexity and incorrect matching,a new image registration algorithm is proposed based on improved corner feature.Firstly,a multi-scale wavelet-based corners algorithm is used to detect the corners in reference image and temp image.And then a simple local random search(LRS) procedure is adopted to search local optimal solutions.Lastly,translation parameters are calculated by using improved particle swarm optimization(PSO) algorithm.Experiments show that the algorithm can not only achieve sub-pixel precision,but also decrease the run time of the process,and it can be used to meet the need of the multimodality image registration.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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