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基于MSERs改进的大失配立体图像自动配准方法

来源期刊:中国矿业大学学报2014年第3期

论文作者:姚国标 邓喀中 杨化超 艾海滨 杜全叶

文章页码:540 - 546

关键词:最大稳定极值区域;特征规则化;自适应;高精度;

摘    要:提出了一种基于最大稳定极值区域(MSERs)改进的亚像素级自动鲁棒配准算法.该算法对灰度图像序列进行了MSERs特征提取与椭圆拟合.利用特征极线方位来代替该特征邻域主梯度方位,提出了改进的特征规则化处理与描述方法;采用一种新的自适应特征匹配方法来获得可靠特征匹配集,在此基础上基于最小二乘影像匹配(LSM)来进一步提高配准精度,根据匹配点误差统计分布规律与3倍标准差准则来剔除粗差点,并基于配准模型获得图像的配准融合结果.试验证明提出的算法对发生较大旋转、缩放以及视角变化的图像精确配准具有优越性.

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基于MSERs改进的大失配立体图像自动配准方法

姚国标1,2,邓喀中1,杨化超1,艾海滨2,杜全叶2

1. 中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室2. 中国测绘科学研究院

摘 要:提出了一种基于最大稳定极值区域(MSERs)改进的亚像素级自动鲁棒配准算法.该算法对灰度图像序列进行了MSERs特征提取与椭圆拟合.利用特征极线方位来代替该特征邻域主梯度方位,提出了改进的特征规则化处理与描述方法;采用一种新的自适应特征匹配方法来获得可靠特征匹配集,在此基础上基于最小二乘影像匹配(LSM)来进一步提高配准精度,根据匹配点误差统计分布规律与3倍标准差准则来剔除粗差点,并基于配准模型获得图像的配准融合结果.试验证明提出的算法对发生较大旋转、缩放以及视角变化的图像精确配准具有优越性.

关键词:最大稳定极值区域;特征规则化;自适应;高精度;

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