基于SIFT和改进的RANSAC图像配准算法

摘要：

为解决RANSAC算法迭代次数过多导致图像配准精确率不高的问题,提出了一种改进的RANSAC图像配准算法.首先将参考图像和待配准图像进行NSCT变换分解成低频子带和高频子带.然后对高频子带运用矢量夹角算法和结构相似性(SSIM)来提取图像边缘特征点,对低频子带运用SIFT算法并设定合适的距离阈值来提取特征点.最后利用改进的RANSAC算法提高特征点匹配精度,选择出精匹配点对,实现图像配准.实验结果表明,该算法能有效地找到较多的匹配点对,准确地去除误匹配点对,明显地提高了配准精确度.

关键词：尺度不变特征变换(SIFT)、随机抽样一致性(RANSAC)、图像配准、非下采样轮廓波(NSCT)变换、特征点

所属期刊栏目：54

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：甘肃省自然科学基金0803RJZA109;甘肃省科技计划资助17YF1FA119

在线出版日期：2018-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：203-207