一种改进的A-KAZE算法在图像配准中的应用

摘要：

针对现有图像配准过程中难以保持图像的局部精度和边缘细节的问题,在A-KAZE算法的基础上提出了一种改进的图像特征提取算法AKAZE-ILDB.该算法首先利用非线性扩散滤波方程构造图像金字塔,采用快速显示扩散(FED)求得数值解,得到具有亚像素精度的图像特征点坐标;然后利用改进的LDB(ILDB)描述子构造具有尺度和旋转不变性的图像特征向量,对特征向量采用汉明距离进行KNN匹配;最后基于仿射变换模型计算空间映射参数矩阵来实现图像配准.实验结果表明:在保持相同图像特征匹配正确率的情况下, AKAZE-ILDB算法比A-KAZE算法平均配准时间缩短了300 ms;在配准精度方面,比A-KAZE算法提高了3.7%,比传统特征提取算法SURF匹配正确率提高了29%.

关键词：A-KAZE、非线性扩散滤波、FED、KNN匹配、仿射变换

所属期刊栏目：47

分类号：TP315.69(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划 资助项目2015AA015904

在线出版日期：2017-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：667-672