基于SIFT的航空偵查圖像拼接算法
發(fā)布時(shí)間:2024-07-03 01:19
針對(duì)具有一定重疊區(qū)域的航空偵察圖像進(jìn)行拼接,研究圖像配準(zhǔn)及融合。圖像配準(zhǔn)效果直接影響圖像拼接的結(jié)果,其核心是特征提取與匹配。采用SIFT算法進(jìn)行特征提取,通過(guò)NN法配對(duì),并采用RANSAC法剔除錯(cuò)誤匹配點(diǎn),實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn),并對(duì)重合區(qū)域采用漸入漸出融合法進(jìn)行融合處理,實(shí)現(xiàn)了航空偵察圖像的拼接。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出該算法得到的融合圖像具有更好的視覺(jué)質(zhì)量,滿足應(yīng)用要求。
【文章頁(yè)數(shù)】:5 頁(yè)
【文章目錄】:
0 引 言
1 基于SIFT算法的特征提取
1.1 尺度空間的生成以及極值點(diǎn)檢測(cè)
1.2 特征點(diǎn)的精確定位
1.3 特征方向的參數(shù)生成
2 SIFT特征向量的匹配
2.1 SIFT特征點(diǎn)的粗略匹配
2.2 NN(nearest neighbor)算法以及RANSAC算法
3 常用融合方法
3.1 直接平均融合法
3.2 漸入漸出融合法
4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
5 結(jié) 論
本文編號(hào):4000308
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0 引 言
1 基于SIFT算法的特征提取
1.1 尺度空間的生成以及極值點(diǎn)檢測(cè)
1.2 特征點(diǎn)的精確定位
1.3 特征方向的參數(shù)生成
2 SIFT特征向量的匹配
2.1 SIFT特征點(diǎn)的粗略匹配
2.2 NN(nearest neighbor)算法以及RANSAC算法
3 常用融合方法
3.1 直接平均融合法
3.2 漸入漸出融合法
4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
5 結(jié) 論
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