【摘 要】
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为提升增强现实系统效率,加强增强现实系统的抗干扰性与实用性,提出一种改进的图像配准方法FLANN-LM。运用SURF算子提取图像特征点;采用FREAK算子描述特征点;对提取到的特征
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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北京市科技创新服务能力建设-基本科研业务费(科研类)(71E1810969);2018年促进高校内涵发展-北京信息科技大学学科建设项目
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为提升增强现实系统效率,加强增强现实系统的抗干扰性与实用性,提出一种改进的图像配准方法FLANN-LM。运用SURF算子提取图像特征点;采用FREAK算子描述特征点;对提取到的特征点运用二进制快速高维最近邻FLANN算法粗匹配;运用非线性最小二乘法LM(Levenberg-Marquardt)计算单应性矩阵,优化特征点匹配精度,实现图像增强。用FLANN-LM方法进行图像配准,提升了增强现实系统中无标识图片发生旋转及遮挡时的注册精度,完善了系统对实时性的追求。较传统图像配准算法RANSAC,图像匹配的准确
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