基于特征点提取匹配的蝗虫切片图像的拼接和修复方法

摘要：

由于环境和切片本身特性的影响，试验中获取的蝗虫切片总是不完整或者带有褶皱的。针对这一问题，提出了一种基于图像匹配的蝗虫切片拼接和修复方法，以序列切片中缺损切片的邻近切片图作为参考对象，对缺损切片图像进行拼接和修复。首先对切片进行小波降噪，降低噪声对匹配的影响；然后用尺度不变特征变换（scale-invariant feature transform，SIFT）算法和快速鲁棒特征（speed-up robust features，SURF）算法获取切片特征点并生成特征向量，完成切片的初始特征点匹配；随后利用随机采样一致（random sample consensus，RANSAC）算法进行匹配矫正，剔除匹配点对中的误匹配,并利用最小二乘法求解出单应性矩阵；最后用正确的匹配点对和单应性矩阵完成蝗虫切片的拼接，利用求得的空间映射模型找到褶皱部分相应的匹配域，完成对缺损部分的修复。试验表明：提出的切片拼接和修复方法的所提取的特征点的正确匹配率能够达到72.2%，并且运行速度以及匹配效果都能在一定程度上满足切片修复的要求，为后面进行蝗虫切片褶皱打开以及蝗虫体的三维重建提供了技术参考。

关键词：图像匹配、特征提取、修复、图像修复、特征点匹配、随机采样一致(RANSAC)、蝗虫切片

分类号：TP391.41;S19(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目41171337

在线出版日期：2015-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：157-165