加速分割特征优化的图像配准方法 
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Image Registration Method Based on Accelerated Segmentation Feature Optimization
云南师范大学旅游与地理科学学院, 云南 昆明 650500
图 & 表
图 1. Bresenham圆角点探测模板示意图
Fig. 1. Template for corner detection based on Bresenham circle
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图 2. 斜边缘伪角点检测。(a)边缘线;(b)点p的判定圆环;(c)点p的判定结果
Fig. 2. Skewed edge pseudo corner. (a) Edge; (b) decision circle of p; (c) detection result of p
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图 3. 图像金字塔
Fig. 3. Image pyramid
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图 4. FREAK描述符采样点
Fig. 4. Sampling points of FREAK descriptor
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图 5. 基于FAST和FREAK的图像配准框图
Fig. 5. Image registration frame diagram of FAST combined with FREAK
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图 6. 旋转变换
Fig. 6. Rotation transformation
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图 7. 尺度变换
Fig. 7. Scale transformation
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图 8. 光照变换
Fig. 8. Light transformation
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图 9. 视角变换
Fig. 9. View transformation
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图 10. 图像拼接结果
Fig. 10. Image mosaic results
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表 1单应矩阵重投影误差
Table1. Reprojection error of homography pixel
| Reprojection error | Registration method |
|---|
| SIFT algorithm | BRIEF algorithm | FREAK algorithm | Proposed algorithm |
|---|
| Number of originalimage keypoints | 10578 | 5316 | 5048 | 2696 | | Number of registeredimage keypoints | 11985 | 4672 | 4749 | 2392 | | Matching pairs | 2189 | 572 | 667 | 144 | | Inner points | 1507 | 437 | 649 | 117 | | Total projection error | 1592 | 989.805 | 1488.871 | 116.729 | | Mean projection error | 1.0564 | 2.2650 | 2.2941 | 0.9976 |
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表 2配准各阶段的运行时间
Table2. Running time of each phase of registrationms
| Registrationalgorithm | Keypointextraction | Featuredescription | Featurematching | Imageregistration | Wholeprocess |
|---|
| SIFT algorithm | 0.350614 | 1.087653 | 2.0458 | 0.508946 | 3.993013 | | BRIEF algorithm | 0.032061 | 0.870168 | 1.0538 | 0.469765 | 2.49071 | | FREAK algorithm | 0.031493 | 0.353148 | 1.0049 | 0.422904 | 2.07261 | | Proposed algorithm | 0.468860 | 0.207120 | 0.4878 | 0.287049 | 1.90601 |
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李佳, 段平, 姚永祥, 程峰. 加速分割特征优化的图像配准方法[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(1): 011006. Jia Li, Ping Duan, Yongxiang Yao, Feng Cheng. Image Registration Method Based on Accelerated Segmentation Feature Optimization[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(1): 011006.
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