西安邮电大学电子工程学院, 陕西 西安 710121
针对最佳伙伴相似性(BBS)图像匹配算法计算复杂度高、目标定位不准确等问题,提出了一种改进的图像匹配算法。根据模板图像的尺寸自适应选择图像分块大小,以减少匹配点集中点的数目,从而减小BBS算法的运算量;根据子块的灰度值重新排列子块,在此基础上得到BBS的置信度图,从置信度图中筛选出目标的可能位置,并重新计算目标可能位置的真实BBS分数;用目标可能位置的真实BBS分数替换通过双线性插值得到的BBS分数,将目标可能位置中BBS分数最高的位置作为匹配结果。实验结果表明,该算法可降低BBS算法的运行时间,同时提高目标定位的准确度。
模板匹配 最佳伙伴相似性 自适应分块 置信度图 双线性插值 激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101018
1 西安邮电学院 电子与信息工程系，西安 710121
2 中国科学院西安光学精密机械研究所，西安 710119
提出了一种新的图像拼接方法，首先利用相位一致性(phase congruency)算法进行特征点检测，利用本文提出的匹配点优选策略进行特征点对自动选取，然后用LM（Levenberg-Marquardt）算法进一步优化变换矩阵，最后对拼接结果进行融合处理，获得无缝拼接的图像.该方法把基于特征点和基于优化理论的拼接方法有效相结合，且能充分利用图像重叠部分的信息，在一定程度上克服了噪声及光照不均的影响，较传统方法具有更强的鲁棒性和更高的拼接精确度.试验结果证明了该方法的有效性.
图像拼接 相位一致性 特征点提取 匹配点优选 Image mosaic Phase congruency Extracting feature points Matching points optimum seeking
