基于Mexican hat函數(shù)的圖像特征提取和配準(zhǔn)算法-論文.pdf

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1、第41卷第2期計(jì)算機(jī)科學(xué)Vo1．41No．22014年2月ComputerScienceFeb2014基于Mexicanhat函數(shù)的圖像特征提取和配準(zhǔn)算法靳峰馮大政(西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理國(guó)防重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室西安710071)摘要使用Mexicanhat函數(shù)作為特征檢測(cè)算子，對(duì)圖像進(jìn)行局部區(qū)域提取和特征點(diǎn)提取，在此基礎(chǔ)上，提出了一種結(jié)合局部區(qū)域和特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)算法。使用Mexicanhat檢測(cè)算子和零交i12點(diǎn)檢測(cè)的方法獲得局部區(qū)域特征并進(jìn)行初步匹配，然后使用基于不同尺度空間的Mexicanhat檢測(cè)算子進(jìn)行特征點(diǎn)提

2、取。將特征點(diǎn)按照局部區(qū)域進(jìn)行分組，再對(duì)每一組內(nèi)的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配操作。最后使用基于分組的隨機(jī)采樣一致性檢驗(yàn)進(jìn)行變換矩陣求解。算法使用Mexicanhat特征檢測(cè)算子進(jìn)行兩種圖像特征的提取，對(duì)兩種特征分別進(jìn)行匹配，完成圖像配準(zhǔn)操作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，給出的Mexicanhat特征檢測(cè)算子在配準(zhǔn)精度上不亞于當(dāng)前主流檢'al4方法，配準(zhǔn)算法具有復(fù)現(xiàn)率高和運(yùn)算速度快的優(yōu)點(diǎn)。關(guān)鍵詞Mexicanhat，特征檢測(cè)，特征匹配，圖像配準(zhǔn)中圖法分類號(hào)TP391．4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼AImageFeatureDetectionandRegistrati

3、onAlgorithmBasedonMexicanhatFunctionJINFengFENGDa-zheng(NationalKeyLaboratoryofScienceandTechnologyonRadarSignalProcessing，XidianUniversity，Xi’an710071，China)AbstractAnoperatorbasedonMexicanhatfunctionwasusedforimage1ocalareaandfeaturepointdetection．Thenanimager

4、egistrationalgorithmusingthetWOkindsoffeatureswasproposed．TheMexicanhatoperatorcombiningzero-crossingisusedforlocalareasdetection，andthefeaturepointsaredetectedbytheoperatoronthedifferentscalespace．Theimageispartitionedintoseveralregionsbythelocalareasandtheregi

5、onsarematched．Thenthepointsaregroupedbytheregionsandmatchedineachgrouprespectively．Atlasttheimagetransactionfunctionisgottenbythegroupedrandomsampleconsensus．ThealgorithminthisworkisbasedontwokindsofimagefeaturedetectionandmatchingU—singtheMexicanhatfunction，and

6、theexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmhashighaligmnentaccu—racyandsmallcomputationalvolume．KeywordsMexicanhat，F(xiàn)eaturedetection，F(xiàn)eaturematching，Imageregistration水嶺算法提出一種最大穩(wěn)定極值區(qū)域算法(MsER)，通過(guò)1引言用不同閾值分割得到的嵌套組找到最穩(wěn)定的區(qū)域。國(guó)內(nèi)的學(xué)圖像配準(zhǔn)是指對(duì)取自不同時(shí)間、不同傳感器或不同視角者也做了大量的研究工

7、作。陳秀新提出了一種基于連通區(qū)域的同一景物的兩幅圖像或多幅圖像進(jìn)行匹配、疊加的過(guò)程，它的仿射不變區(qū)域提取算法_4]，唐濤等提出了一種基于關(guān)鍵點(diǎn)是影像處理和分析的一個(gè)重要步驟，常常應(yīng)用于多源遙感數(shù)的閉合仿射不變區(qū)域提取算法[5]。據(jù)的融合分析、多時(shí)相遙感圖像的變化檢測(cè)和高程重建等方尺度空間理論提出后，在其基礎(chǔ)上產(chǎn)生了很多圖像特征面。目前，采用基于圖像特征提取的配準(zhǔn)方法得到了廣泛的檢測(cè)和配準(zhǔn)算法。Lowe提出了一種稱為SIFT(ScaleInvari—應(yīng)用，按照?qǐng)D像特征類型的不同，分為基于局部區(qū)域和基于特antFeatur

8、eTransform)的尺度不變配準(zhǔn)算法l6；Mikolajczyk征點(diǎn)兩種方法。將尺度自適應(yīng)Harris算子和自動(dòng)尺度選擇技術(shù)相結(jié)合，提出基于局部區(qū)域的典型算法有Dai等人提出的一種結(jié)合鏈了尺度不變Harris算子_7]。圍繞這兩種方法產(chǎn)生了很多尺碼和不變矩的區(qū)域提取與配準(zhǔn)算法]，該方法使用改進(jìn)的度不變和仿射不變的圖像配準(zhǔn)策略，