基于加速鲁棒特征的木材显微图像自动配准方法

摘要：

针对显微镜观测视野狭小而难以采集到全局图像的问题,提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)的木材显微图像自动配准方法.首先使用SURF检测并描述兴趣点,通过最近邻匹配得到匹配点对后,用双向匹配和RANSAC算法剔除错误匹配.然后利用最小二乘法和匹配结果进行模型参数估计,最后通过插值获得配准图像.对阔叶材显微图像配准实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性,无论图像是否有旋转,都可以实现自动的配准.比起尺度不变特征转换(SWT),由于用SURF得到的兴趣点数量更少,运算速度更快,总的匹配速度提升了5倍左右,缩短了整个配准过程的时间,算法更具有实时性.

关键词：林业工程、木材图像、SURF、图像配准

所属期刊栏目：29

分类号：S781.1(森林采运与利用)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60970082;浙江省自然科学基金资助项目Y3090061;浙江省教育厅资助项目Y201121245,2045210070

在线出版日期：2012-10-31（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：600-605