基于ZM相特征描述符的图像配准方法
本文选题:图像配准 + Zernike矩 ; 参考:《计算机应用研究》2017年01期
【摘要】:针对图像特征间的视角、模糊、旋转和尺度变换以及噪声干扰等不确定性因素对图像配准精度的影响,定义了基于Zernike矩的相特征不变区域描述符,给出了Zernike矩的归一化及其相值度量方法,并提出了一种基于此的图像配准算法。通过对比实验验证,算法能够有效提取目标图像特征点并准确进行特征匹配,且在保障配准精度的前提下显著降低了算法复杂度。
[Abstract]:Aiming at the influence of the uncertain factors such as blur, rotation and scale transformation and noise interference on the image registration accuracy, the phase feature invariant region descriptor based on Zernike moment is defined. In this paper, the normalization of Zernike moments and its phasor measurement are presented, and an image registration algorithm based on the algorithm is proposed. The experimental results show that the algorithm can effectively extract the feature points of the target image and match the features accurately, and the complexity of the algorithm is significantly reduced on the premise of ensuring the registration accuracy.
【作者单位】: 西安通信学院;西安财经学院信息与教育技术中心;空军工程大学防空反导学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61272011,61309022) 国家重点实验室基金资助项目(2012ADL-DW0301) 陕西省自然科学青年基金资助项目(2013JQ8031)
【分类号】:TP391.41
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,本文编号:1847519
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