激光与光电子学进展, 2019, 56 (6): 063002, 网络出版: 2019-07-30   

基于快速稳健特征最大子矩阵的光谱图像配准方法 下载: 974次

Spectral Image Registration Method Based on SURF Maximum Submatrix
作者单位
1 西安建筑科技大学信息与控制工程学院, 陕西 西安 710055
2 西安科技大学通信与信息工程学院, 陕西 西安 710054
图 & 表

图 1. 盒子滤波器。(a) x方向;(b) y方向;(c) xy方向

Fig. 1. Box filter. (a) x-scale; (b) y-scale; (c) xy-scale

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图 2. 多通道光谱原图和SURF配准后的图像。(a)目标图像与待配准多通道光谱图像;(b)目标图像与SURF配准后的多通道光谱图像

Fig. 2. Multi-channel spectral original image and image after SURF registration. (a) Target image and multi-channel spectral image to be registered; (b) target image and multi-channel spectral image after SURF registration

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图 3. MSM -SURF算法框图

Fig. 3. Block diagram of MSM-SURF algorithm

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图 4. 叠加效果图

Fig. 4. Effect image of superposition

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图 5. 最大子矩阵算法流程图

Fig. 5. Flow chart of maximum submatrix algorithm

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图 6. 最大子矩阵

Fig. 6. Maximum submatrix

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图 7. MSM-SURF配准后的多通道光谱图像。(a) 580 nm;(b) 620 nm;(c) 715 nm

Fig. 7. Multichannel spectral images after MSM-SURF registration. (a) 580 nm; (b) 620 nm; (c) 715 nm

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图 8. 壁画的6通道多光谱图像。(a)壁画A;(b)壁画B

Fig. 8. 6-channel multi-spectral images of murals. (a) Mural A; (b) mural B

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图 9. 3种内接矩形检测方法的检测结果。(a) T-SURF;(b) CD-SURF;(c) MSM-SURF

Fig. 9. Test results with three inscribed rectangle detection methods. (a) T-SURF; (b) CD-SURF; (c) MSM-SURF

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表 1T-SURF、CD-SURF和MSM-SURF算法的配准结果对比

Table1. Registration result comparison among T-SURF, CD-SURF and MSM-SURF algorithms

MethodRMSEK /%Time /msRate /%
ABABABAB
T-SURF1.4021.42264.3062.603251301546.8743.76
CD-SURF1.4051.41964.2061.1099785929.2127.62
MSM-SURF1.4011.42163.7060.9095186253.1146.86

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刘加林, 王慧琴, 王可, 吴萌, 赵丽娟, 张小红. 基于快速稳健特征最大子矩阵的光谱图像配准方法[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(6): 063002. Jialin Liu, Huiqin Wang, Ke Wang, Meng Wu, Lijuan Zhao, Xiaohong Zhang. Spectral Image Registration Method Based on SURF Maximum Submatrix[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(6): 063002.

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