【摘 要】
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针对当前SIFT图像配准与融合拼接算法复杂度高的缺陷,鉴于SURF(speedup robust features)算法具有快速且鲁棒性较好的特点,提出了一种基于SURF特征点检测和自适应阈值特征匹
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院,山西农业大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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航天科学技术基金项目(2017KC080123)
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针对当前SIFT图像配准与融合拼接算法复杂度高的缺陷,鉴于SURF(speedup robust features)算法具有快速且鲁棒性较好的特点,提出了一种基于SURF特征点检测和自适应阈值特征匹配的图像拼接算法。首先用SURF算法提取图像特征后,使用双向匹配策略和自适应阈值的BBF(Best Bin First)匹配算法寻找图像间的匹配点,同时结合Laplacian标识符来分离不同类型特征点,减少计算量,再通过RANSAC算法求出图像之间的映射关系,最后采用加权平均融合方法进行图像融合。通过对红外图像
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