基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法

发布时间：2017-10-26 06:39

  本文关键词：基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法

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【摘要】：针对当前图像配准技术中特征点的检测和匹配存在的问题,提出了一种基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法.通过对图像进行分块,结合每块图像的信息熵,改善了Harris-Laplace算子提取的特征点分布过于集中的问题.通过比较角点响应函数的值,剔除了特征点中的冗余点.通过结合特征点的尺度信息、Hu矩和双向匹配策略,提高了初始匹配点对的准确率.仿真结果表明,改进的配准算法可以实现高精度的图像配准,对图像的几何变换具有很强的鲁棒性.
【作者单位】： 北京理工大学信息与电子学院;
【关键词】： 图像配准 信息熵 Harris-Laplace算子 特征尺度 Hu矩
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 图像配准是指将不同传感器、时间、视角以及不同拍摄条件下获得的两幅或多幅图像进行配准,以确定图像间的相对位置的过程[1].当时间、视角、环境以及传感器的种类,有一个或多个发生变化时,对同一场景所拍摄的图像一般会存在不同的灰度失真和几何形变,因此需要使用图像配准技术

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