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一种基于SURF的全景图像配准算法
被引量：
6
1
作者
梁艳菊
李庆
+1 位作者
林蓁蓁
陈大鹏
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2012年第5期132-135,共4页
传统的全景图像配准多采用基于SIFT的方法,该方法数据量大、时间效率低。提出了一种基于SURF的全景图像快速配准方法。运用SURF提取特征点,计算特征描述符;运用低时间复杂度的K-D树最近邻搜索法实现特征点快速匹配;利用RANSAC算法剔除...
传统的全景图像配准多采用基于SIFT的方法,该方法数据量大、时间效率低。提出了一种基于SURF的全景图像快速配准方法。运用SURF提取特征点,计算特征描述符;运用低时间复杂度的K-D树最近邻搜索法实现特征点快速匹配;利用RANSAC算法剔除误匹配点;最后估计出两幅全景图像的变换矩阵。测试表明:算法具有较高的时间效率和良好的鲁棒性。
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关键词
图像配准
SURF
K-D树
全景图像
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题名
一种基于SURF的全景图像配准算法
被引量：
6
1
作者
梁艳菊
李庆
林蓁蓁
陈大鹏
机构
中国科学院
微电子
所昆山感知
中心
中国科学院微电子研究所集成先导工艺研究中心
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2012年第5期132-135,共4页
基金
中国科学院知识创新工程重要方向项目(KGCX2-YW-148)
文摘
传统的全景图像配准多采用基于SIFT的方法,该方法数据量大、时间效率低。提出了一种基于SURF的全景图像快速配准方法。运用SURF提取特征点,计算特征描述符;运用低时间复杂度的K-D树最近邻搜索法实现特征点快速匹配;利用RANSAC算法剔除误匹配点;最后估计出两幅全景图像的变换矩阵。测试表明:算法具有较高的时间效率和良好的鲁棒性。
关键词
图像配准
SURF
K-D树
全景图像
Keywords
image registration
speeded up robust features（SURF）
K-D tree
panoramic image
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
一种基于SURF的全景图像配准算法
梁艳菊
李庆
林蓁蓁
陈大鹏
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2012
6
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