矿山井筒视频图像实时配准的改进Sift算法

摘要：

针对传统矿山井筒视频图像在匹配过程中存在的匹配精度低、实时性不强的问题,提出了一种矿山井筒视频图像配准的改进Sift算法.该算法以Harris角点检测代替Sift算法的极值检测,首先构建高斯尺度空间,提取满足尺度不变形要求的角点特征;然后采用Forsnter算子对提取点进行精确定位,并基于Sift算法的特征描述方式对提取点进行描述;最后利用Ransac法和随机K-D树完成特征点匹配.试验结果表明:改进Sift算法的匹配精度优于优传统Sift算法,可以大幅缩短矿山井筒视频图像配准时间,有助于实现矿山井筒视频图像实时匹配.

关键词：矿山井筒视频图像、Sift算法、Harris算子、实时配准

分类号：TD672;TP391(矿山电工)

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：163-166