【摘 要】
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针对目前的特征点匹配算法不能有效配准边缘模糊的图像,提出一种灰度偏移极值特征。将局部像素灰度偏移均值最明显的点作为特征点,利用最小二乘拟合曲线,通过曲线导函数将偏移极值点精确定位于亚像素级,最后采用分块的NMI为特征点分配32维特征向量,再对比向量间距离以实现配准。该特征易于提取、运算简单,而且能在阶跃边缘不清晰的图像中稳定存在。经实验验证,算法应用于模糊图像配准具有较高的匹配精度。
【基金项目】
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重庆市科委攻关项目（CSTC 2011AC6102）, 交通运输部西部项目（20113188141480）
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针对目前的特征点匹配算法不能有效配准边缘模糊的图像,提出一种灰度偏移极值特征。将局部像素灰度偏移均值最明显的点作为特征点,利用最小二乘拟合曲线,通过曲线导函数将偏移极值点精确定位于亚像素级,最后采用分块的NMI为特征点分配32维特征向量,再对比向量间距离以实现配准。该特征易于提取、运算简单,而且能在阶跃边缘不清晰的图像中稳定存在。经实验验证,算法应用于模糊图像配准具有较高的匹配精度。
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