【摘 要】
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针对随机抽样一致性(RANSAC)算法在特征点匹配中存在的精度低、稳定性差等问题,提出了一种基于平滑约束和聚类分析的图像配准算法。首先,利用邻域匹配特征点的尺度信息及空间角度顺序构建平滑约束,将初始匹配点划分为高内点率的抽样集和高内点数的验证集;然后,通过反复抽样和模型检验求解暂定内点集,并对其进行聚类分析,根据聚类中心在图像重叠区域的分布质量选取最优内点集;最后,利用最优内点集求解模型参数,实现
【机 构】
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苏州大学光电科学与工程学院,江苏苏州215006;苏州大学江苏省先进光学制造技术重点实验室,江苏苏州215006;苏州大学教育部现代光学技术重点实验室,江苏苏州215006
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针对随机抽样一致性(RANSAC)算法在特征点匹配中存在的精度低、稳定性差等问题,提出了一种基于平滑约束和聚类分析的图像配准算法。首先,利用邻域匹配特征点的尺度信息及空间角度顺序构建平滑约束,将初始匹配点划分为高内点率的抽样集和高内点数的验证集;然后,通过反复抽样和模型检验求解暂定内点集,并对其进行聚类分析,根据聚类中心在图像重叠区域的分布质量选取最优内点集;最后,利用最优内点集求解模型参数,实现图像的稳健配准。仿真结果表明,相比RANSAC算法,本算法的配准精度提高了26.83%,误差标准差由0.
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