【摘 要】
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为了实现超分辨率图像重建中高精度快速图像配准,提出一种改进BRISK特征的快速图像配准算法。原有BRISK算法在特征提取和匹配过程中,忽视了角点分布信息,其匹配策略单一,导致
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所中国科学院航空光学成像与测量重点实验室; 中国科学院大学; 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;
【基金项目】
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中国科学院航空光学成像与测量重点实验室开放基金(Y2HC1SR);吉林省重大科技攻关项目(11ZDGG001)
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为了实现超分辨率图像重建中高精度快速图像配准,提出一种改进BRISK特征的快速图像配准算法。原有BRISK算法在特征提取和匹配过程中,忽视了角点分布信息,其匹配策略单一,导致误匹配率高。针对该问题,首先利用BRISK算法构建连续尺度空间,在此基础上对图像进行分块,然后利用图像区域显著性自适应选择角点检测阈值,获得均匀分布的角点,最后利用快速最近邻FLANN算法结合RANSAC的方法进行二值特征快速匹配。实验结果表明:改进的BRISK算法相比原算法在保持速度的基础上达到亚像素级配准精度,并具有优越的场景适应性能。
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