一种优化的图像配准算法

发布时间：2018-03-19 03:32

  本文选题：SIFT算法　切入点：Trajkovic算法　出处：《电子测量与仪器学报》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了降低传统尺度不变特征变换(SIFT)算法的特征点检测与匹配的时间复杂度,提出一种优化的图像配准算法,即采用Trajkovic算法检测特征点,并采用SIFT算法的分配描述符方法分配特征点描述符参数,再用稀疏降维原理对特征点描述符参数进行降维处理,最后,采用基于双向匹配的相似性度量算法进行特征点匹配。模拟实验选择检测图像的特征点数、匹配对数、正确匹配对数、匹配正确率、配准时间与配准时间下降率6个指标作为评估标准,结果表明,优化算法在特征点配准正确率方面与传统SIFT算法相当,但在特征点配准速度方面有明显提升。
[Abstract]:In order to reduce the time complexity of feature point detection and matching in the traditional scale-invariant feature transformation (sift) algorithm, an optimized image registration algorithm is proposed, which uses Trajkovic algorithm to detect feature points. The assignment descriptor method of SIFT algorithm is used to allocate the feature point descriptor parameters, and then the sparse dimensionality reduction principle is used to reduce the dimension of the feature point descriptor parameters. Finally, The similarity measure algorithm based on bidirectional matching is used for feature point matching. Simulation experiment selects feature points, matching logarithms, correct matching logarithms, and matching accuracy. Registration time and reduction rate of registration time are used as the evaluation criteria. The results show that the optimization algorithm is comparable to the traditional SIFT algorithm in the registration accuracy of feature points, but the speed of feature point registration is obviously improved.
【作者单位】： 安徽工程大学电气工程学院;
【基金】：安徽省自然科学基金(1508085MF121) 安徽省高校自然科学研究项目(KJ2016A056) 省级专业综合改革项目(2016zy013) 安徽检测技术与节能装置省级重点实验室开放基金(1506c085002)资助项目
【分类号】：TP391.41

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