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申请/专利权人：南京林业大学
摘要：本发明公开了一种基于SURF算法的车载图像配准方法，包括：采用SURF算法提取待匹配两幅图像中的特征点；使用SCF算法对参考图像中的特征描述符进行子空间划分并且使用聚类方法对每个子空间进行聚类，每个参考特征点在各个子空间与待匹配特征点的距离由其在子空间中所属的组中心与待匹配特征点的距离代替，每个参考特征点与待匹配特征点的总距离为四个子空间距离之和；获取所有参考特征点与一个待匹配特征点之间的总距离后，获取匹配点对；使用FTEP算法对匹配点对提纯，得到正确匹配点对。本发明通过对特征描述符使用SCF算法进行降维处理，结合FTEP算法进行匹配特征点对提纯，在保证配准精度前提下，提高了图像配准速度。
主权项：1.一种基于SURF算法的车载图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采用SURF算法提取待匹配两幅图像中的特征点，其中每个特征点均由64维特征描述符描述；将其中一幅图像作为参考图像，参考图像中的特征点记为参考特征点，另一幅图像作为待匹配图像，待匹配图像中的特征点记为待匹配特征点；步骤2：使用SCF算法对参考图像中的特征描述符进行子空间划分并且使用聚类方法对每个子空间进行聚类，每个参考特征点在各个子空间与待匹配特征点的距离均由其在子空间中所属的组中心与待匹配特征点的距离代替，每个参考特征点与待匹配特征点的总距离为对应参考特征点在四个子空间分别与待匹配特征点的距离之和；步骤3：获取所有参考特征点与一个待匹配特征点之间的总距离后，使用暴力搜索获得匹配点对，其中匹配点对为从所有参考特征点与一个待匹配特征点之间的总距离中选取其中最短距离所对应的参考特征点和待匹配特征点；步骤4：按照步骤3的方法获取参考图像和待匹配图像之间的所有匹配点对；步骤5：使用FTEP算法对匹配点对进行提纯，得到正确的匹配点对，从而完成图像配准。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京林业大学 一种基于SURF算法的车载图像配准方法
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