湖北工业大学学报2020，Vol.35Issue(2) ：32-36.

基于SIFT图像配准算法优化研究

Research on Image Registration Algorithm Optimization Based on SIFT

刘敏 周聪 汤靖博
湖北工业大学学报2020，Vol.35Issue(2) ：32-36.
✕
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据

基于SIFT图像配准算法优化研究

Research on Image Registration Algorithm Optimization Based on SIFT

刘敏 1周聪 1汤靖博1
扫码查看

作者信息

  • 1. 湖北工业大学太阳能高效利用湖北省协同创新中心,湖北武汉430068
  • 折叠

摘要

为了满足在图像配准过程中对于准确度和稳定性的要求,提出一种基于SIFT和改进的RANSAC图像配准算法.首先采用SIFT算法进行特征点提取和最近邻匹配方法进行粗匹配,然后对RANSAC算法进行改进,对两幅图像中关键点相似性的评价函数进行改进和优化,实现关键点对的精准匹配,最后进行图像配准.实验表明,算法能够提高图像匹配的准确度同时降低图像匹配时间,具有一定的适用性.

关键词

图像配准/SIFT/改进RANSAC/相似性评价/精匹配

引用本文复制引用

基金项目

国家自然科学基金面上项目(61471162)

湖北省科技支撑计划项目(2015BAA115)

出版年

2020
湖北工业大学学报
湖北工业大学

湖北工业大学学报

CHSSCD
影响因子：0.258
ISSN：1003-4684
被引量4
参考文献量3
段落导航相关论文