低对比度图像特征点提取与匹配

发布时间：2018-06-06 15:52

  本文选题：特征点匹配 + 低对比度图像　； 参考：《半导体光电》2017年06期

【摘要】：针对常用特征点匹配算法在低对比度图像中存在特征点少、匹配精度低的问题,将图像自相似性用于图像特征点提取,并改进特征点匹配过程,提出了自相似性与改进归一化互相关相结合的方法。该方法首先根据像素点自对称值提取出图像特征点,然后通过特征点的尺度信息构建自适应相关窗口来改进互相关匹配,最后由阈值筛选和随机抽样一致性算法优化匹配结果,从而完成低对比度图像特征点的提取和匹配。实验结果表明,该方法在匹配低对比度图像特征点时相比常用算法具有较高的效率,且对图像尺度和旋转变换具有较强的鲁棒性。
[Abstract]:In order to solve the problem that common feature point matching algorithms have fewer feature points and lower matching accuracy in low-contrast images, the image self-similarity is used to extract feature points, and the process of feature point matching is improved. A method of combining self-similarity with improved normalized cross-correlation is proposed. Firstly, the image feature points are extracted from the self-symmetry values of pixels, then the adaptive correlation window is constructed to improve the cross-correlation matching. Finally, the matching results are optimized by the threshold filtering and random sampling consistency algorithm. In order to achieve the low contrast image feature points extraction and matching. Experimental results show that the proposed method is more efficient than common algorithms in matching the feature points of low contrast images and is robust to image scale and rotation transformation.
【作者单位】： 天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61535008)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1987255