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SIFT和改进的RANSAC算法在图像配准中的应用
被引量：
25
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作者
罗文超
刘国栋
杨海燕
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第15期147-149,156,共4页
在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别,这一研究已经取得了很大的进步。运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定,对旋转、缩放、平移是保持不变性的,对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪...
在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别,这一研究已经取得了很大的进步。运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定,对旋转、缩放、平移是保持不变性的,对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法,在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价,改进为R-RANSAC(The Randomized RANSAC)算法。对这两个方面进行论述,运用SIFT(尺度不变特征变换)算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配,采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化,尽可能在短的时间里完成匹配矫正,进而加速整个配准的时间。
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关键词
尺度不变特征变换(SIFT)描述子
图像匹配
图像配准
随机抽样一致性
顺序概率比测试
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职称材料
题名
SIFT和改进的RANSAC算法在图像配准中的应用
被引量：
25
1
作者
罗文超
刘国栋
杨海燕
机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第15期147-149,156,共4页
文摘
在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别,这一研究已经取得了很大的进步。运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定,对旋转、缩放、平移是保持不变性的,对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法,在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价,改进为R-RANSAC(The Randomized RANSAC)算法。对这两个方面进行论述,运用SIFT(尺度不变特征变换)算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配,采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化,尽可能在短的时间里完成匹配矫正,进而加速整个配准的时间。
关键词
尺度不变特征变换(SIFT)描述子
图像匹配
图像配准
随机抽样一致性
顺序概率比测试
Keywords
Scale Invariant Features Transform （SIFT） descriptor
image recognition
image registration
Randomized RANdom Sample Consensus（R-RANSAC）
Sequential Probability Ratios Test（SPRT）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SIFT和改进的RANSAC算法在图像配准中的应用
罗文超
刘国栋
杨海燕
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
25
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