结合同态滤波与直方图均衡化的井下图像匹配算法

摘要：

针对现有井下图像匹配算法特征点提取不准确、匹配效果不佳的问题,提出了一种结合同态滤波与直方图均衡化的井下图像匹配算法.通过同态滤波对图像进行锐化,以提高图像清晰度;采用限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE)算法对图像进行处理,以突出图像的边缘细节信息,提高图像对比度.针对传统AKAZE算法存在误匹配的问题,在采用暴力匹配算法进行粗匹配的基础上,采用基于单应性矩阵的随机采样一致性(RANSAC)算法进行精准匹配,剔除错误匹配点对.实验结果表明:使用单参数同态滤波和CLAHE算法对图像进行增强,可拉伸图像的灰度级,减少暗像元数量,增加亮像元数量,使得灰度级分布更加平滑,有利于保留图像的细节和边界信息;采用基于单应性矩阵的RANSAC算法进行精准匹配,可检测出更多特征点,提高匹配准确率,准确率最高可达96.09％,匹配效果优于SURF算法和传统AKAZE算法.

关键词：井下图像匹配;同态滤波;直方图均衡化;AKAZE算法;RANSAC算法

所属期刊栏目：47

分类号：TD67(矿山电工)

资助基金：国家自然科学基金项目51674195

在线出版日期：2021-11-10（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：37-41,61