基于NSST和FAST的图像配准方法

发布时间：2017-07-27 04:15

  本文关键词：基于NSST和FAST的图像配准方法

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【摘要】：为了进一步提高图像的配准速度,提出一种基于非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform,NSST)和加速分割检测特征(features from accelerated segment test,FAST)的图像配准方法.首先将参考图像和待配准图像分别通过非下采样Shearlet变换分解成高频和低频子带,对低频子带构建高斯金字塔并采用FAST算子检测图像特征点,利用加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)向量描述子描述所检测的特征点并依据夹角余弦准则实现特征点的匹配.然后利用随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法剔除误匹配点对,实现图像配准.大量实验结果表明,与尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法、SURF算法、结合Shearlet和SURF的算法、改进的SURF算法相比,所提出的方法在保证一定配准精度的前提下,配准的速度大大加快.
【作者单位】： 贺州学院机械与电子工程学院;云南民族大学电气信息工程学院;
【关键词】： 图像配准 非下采样剪切波变换 加速分割检测特征算子 加速鲁棒特征算法 随机抽样一致算法
【基金】：国家自然科学基金项目(61363085) 云南省教育厅重大专项项目(ZD2013013) 广西贺州市科技开发项目(1210006G) 贺州学院科研项目(2012PYZK05)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 图像配准是指对不同时刻或使用不同类型传感器等方式获取的图像进行空间变换,以保证同一场景的两幅或多幅图像在空间上的一致性.已广泛应用于遥感图像处理、医学图像分析、机器视觉和模式识别等诸多领域[1].图像配准的方法一般可以分为基于像素、基于模型和基于特征的方法.基

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