[发明专利]基于融合特征的SIFT配准算法在审
| 申请号： | 201710462554.7 | 申请日： | 2017-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN107169999A | 公开（公告）日： | 2017-09-15 |
| 发明（设计）人： | 化春键;熊雪梅 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06T7/30 | 分类号： | G06T7/30;G06T7/44;G06T7/90 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | SIFT(Scale Invariant Feature Transform)即为尺度不变特征变换，它是一种鲁棒性良好的配准算法，但其丢失了图像的颜色特征，因此对于彩色图像的配准效果不佳。为此，提出了一种基于融合特征的SIFT配准算法。该算法首先利用彩色图像的颜色不变量和DLBP(Double Local Binary Pattern)纹理特征构造融合特征灰度图，并提出了一种基于彩色图像颜色直方图的自适应方法来调节融合特征的权重；然后，利用SIFT算法在融合特征灰度图上进行特征点的提取与匹配；最后，使用改进的RANSAC(Random Sample Consensus)算法去除误匹配点。实验结果表明对于彩色图像，此算法有效地增加了提取的特征点数，并加快了配准速率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 融合 特征 sift 算法 | ||
【主权项】：
一种基于融合特征的SIFT配准算法，主要包括以下几个步骤：第一步，输入参考图像和待匹配图像。第二步，分别计算两幅图像的颜色不变量和DLBP纹理特征，并进行归一化。第三步，通过彩色图像颜色直方图的标准差计算自适应权重值，并构建融合特征灰度图。第四步，计算融合特征灰度图的积分图像。第五步，用SIFT算法进行特征点提取与配准。第六步，使用改进的RANSAC算法去除误匹配点。
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