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基于形狀上下文和方向梯度直方圖特征的異源圖像配準
黃微; 任衛紅; 朱琳琳; 田建東 中國科學院沈陽自動化研究所機器人學國家重點實驗室; 遼寧沈陽110016; 中國科學院機器人與智能制造創新研究院; 遼寧沈陽110016; 中國科學院大學; 北京100049; 沈陽航空航天大學; 遼寧沈陽110136
- 圖像配準
- 前景檢測
- 形狀上下文
摘要：針對單模態圖像包含的信息存在局限性的問題,提出了一種基于形狀上下文和HOG(histogram of oriented gradient)特征的紅外和可見光圖像配準方法.在混合高斯模型前景檢測的基礎上,通過提出的形狀上下文和HOG特征結合的方法實現輪廓特征匹配,再利用TPS(thin plate spline)轉換模型將匹配延伸到整個形狀,并使用正則化和縮放特性迭代重組對應關系及估計轉換降低估計誤差.最后,采用RANSAC(random sample consensus)算法去除錯誤匹配點.與已有的形狀上下文方法相比,此方法結合了邊緣和輪廓特征信息,降低了誤差,魯棒性更好.
- 圖像配準
- 前景檢測
- 形狀上下文
摘要：針對單模態圖像包含的信息存在局限性的問題,提出了一種基于形狀上下文和HOG(histogram of oriented gradient)特征的紅外和可見光圖像配準方法.在混合高斯模型前景檢測的基礎上,通過提出的形狀上下文和HOG特征結合的方法實現輪廓特征匹配,再利用TPS(thin plate spline)轉換模型將匹配延伸到整個形狀,并使用正則化和縮放特性迭代重組對應關系及估計轉換降低估計誤差.最后,采用RANSAC(random sample consensus)算法去除錯誤匹配點.與已有的形狀上下文方法相比,此方法結合了邊緣和輪廓特征信息,降低了誤差,魯棒性更好.
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