-
题名基于改进BRISK的图像拼接算法
被引量：28
- 1
-
-
作者
董强
刘晶红
王超
周前飞
-
机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
中国科学院大学
解放军
-
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第2期444-450,共7页
-
基金
吉林省重大科技攻关项目(11ZDGG001)
国家林业公益性行业科研专项(201204515)~~
-
文摘
为了获得精准的航空拼接图像,更好地解决图像拼接中经常出现的尺度变化、角度旋转、光照差异以及传统的BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)算法匹配正确率较低,图像拼接精度低等问题,该文提出一种全新的基于有向线段的BRISK特征的图像拼接模型。首先,使用BRISK算法进行图像匹配,得到粗匹配点对,再构造有向线段及其BRISK特征进行邻近线段匹配,通过概率统计模型进行特征点的精匹配,最后进行加权融合和亮度均衡化进行图像融合完成图像拼接。实验结果表明,该文算法针对图像的光照条件不同、角度旋转、分辨率低、尺度变化等均有良好的鲁棒性和稳定性,该文算法是一种耗时短、精确度高、拼接效果良好的图像拼接方法。
-
关键词
图像配准
图像拼接
brisk特征
邻近线段
-
Keywords
Image registration
Image mosaic
binary robust invariant scalable keypoints （brisk） feature
Nearest-neighbor line segments
-
分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名织物纹样特征提取与匹配方法比较
被引量：7
- 2
-
-
作者
汪会
孙洁
丁笑君
龙颖
邹奉元
-
机构
浙江理工大学服装学院
浙江理工大学浙江省服装工程技术研究中心
浙江省服装个性化定制协同创新中心
-
出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期45-50,共6页
-
基金
浙江省2011协同创新中心科技研发专项资助项目(17034005-F)
2019年浙江省大学生科技创新活动计划项目(2019R406070)
浙江理工大学2018年优秀研究生学位论文培育基金项目(2018-XWLWPY-M-04-04)。
-
文摘
针对织物纹样自动识别过程中因尺度、旋转和褶皱等因素引起图像差异的问题,探索了复杂纹样特征的准确提取与匹配方法。以江崖海水纹样为例,采集尺度、旋转、模糊、光照、褶皱5种变化下的织物纹样图像,分别运用尺度不变特征变换(SIFT)、快速鲁棒性尺度不变特征(SURF)、二进制鲁棒不变可扩展关键点(BRISK)3种方法提取纹样局部特征,然后采用欧氏距离进行特征匹配计算,最后通过随机抽样一致算法剔除误匹配对。结果表明:采用BRISK算法的准确配对率最高,平均准确匹配率达87.10%;褶皱对织物特征匹配的影响最大,该变化下BRISK算法的鲁棒性优于SIFT和SURF算法;BRISK算法速度最快,图像平均匹配时间0.551 s;在织物纹样特征匹配中,BRISK算法比SIFT和SURF算法具有更好的适用性。
-
关键词
江崖海水纹样
特征提取
二进制鲁棒不变可扩展关键点算法
特征匹配
织物纹样识别
-
Keywords
river cliff water pattern
feature extraction
binary robust invariant scalable key-points algorithm
feature matching
fabric pattern recognition
-
分类号
TS941
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
