为解决存在较大程度旋转和缩放的图像配准问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT,Scale Invariant Features Transform)的图像配准算法.采用对数极坐标变换(LPT,Log-Polar Transform)进行图像粗匹配,对图像旋转角度和缩放尺度变化...为解决存在较大程度旋转和缩放的图像配准问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT,Scale Invariant Features Transform)的图像配准算法.采用对数极坐标变换(LPT,Log-Polar Transform)进行图像粗匹配,对图像旋转角度和缩放尺度变化量进行估计,并对图像加以校正;在粗匹配的基础上对图像进行分块,根据信息熵原理提取子块的SIFT特征和不变矩特征,构造新型的特征描述符;结合欧氏距离和Procrustes迭代算法获得图像的同名点对,并估计图像形变参数,完成图像配准.实验结果表明:该算法速度快、稳定性强,并能达到亚像素级的匹配精度.展开更多
文摘为解决存在较大程度旋转和缩放的图像配准问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT,Scale Invariant Features Transform)的图像配准算法.采用对数极坐标变换(LPT,Log-Polar Transform)进行图像粗匹配,对图像旋转角度和缩放尺度变化量进行估计,并对图像加以校正;在粗匹配的基础上对图像进行分块,根据信息熵原理提取子块的SIFT特征和不变矩特征,构造新型的特征描述符;结合欧氏距离和Procrustes迭代算法获得图像的同名点对,并估计图像形变参数,完成图像配准.实验结果表明:该算法速度快、稳定性强,并能达到亚像素级的匹配精度.
