基于改进蜘蛛网局部图像特征的图像配准算法

摘要：

为了解决传统基于特征描述匹配算法鲁棒性和精度较差的问题,提出一种基于改进的蜘蛛网局部图像特征(Spider Local Image Feature,SLIF)描述子的图像配准算法.该算法对SLIF描述子进行改进,将特征点采样模型范围内的方形、径向、环形邻域像素信息纳入描述范围,增强SLIF描述子空域描述能力.此外,还对SLIF描述子描述方法进行改进,利用特征点采样模型范围内像素点之间自相似性构建特征描述方法.实验表明,该方法在平移旋转图像特征点配对的准确率和配准精度高,抗噪声能力强,具有较好的鲁棒性和图像变换适应性.

关键词：图像配准、特征匹配、特征描述子、邻域采样模型

所属期刊栏目：40

分类号：TN911.73;TP391

资助基金：国家自然科学基金;中国博士后科学基金;通信与网络技术国家工程研究中心开放课题;江苏省高校自然科学面上项目;南京信息职业技术学院校级基金;江苏省高等学校大学生创新创业训练计划

在线出版日期：2020-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：27-34