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《暨南大学》 2011年
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一种基于SIFT和SUSAN特征的图像配准方法

吴毅良  
【摘要】:针对SIFT方法在角点检测上的不足,提出了一种基于SIFT和SUSAN混合特征的配准算法。算法应用SIFT和SUSAN两种具有互补特性的局部不变特征来作图像配准。 首先分别利用SIFT方法和SUSAN方法检测空间极值特征点以及检测图像的角点,通过结合两种特征,使用SIFT的特征向量生成方法来生成局部不变特征向量。最后根据特征点的最近邻距离与次近邻距离之比来确定初始匹配点对实现图像的配准。 通过利用Ransac、LM和改进投影模型运动参数估计算法分别求取投影矩阵,以验证算法的有效性。实验结果表明本文算法有效,能够提高图像的自动配准准确性。
【学位授予单位】:暨南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

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