【摘 要】
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精确的亚像素级图像配准是图像超分辨重建中的关键问题。在图像超分辨重建中广泛使用的基于像素特征的光流法,对于大幅度运动场的计算很难做到精确的亚像素级配准。本文考虑了一种基于SIFT(scaleinvariant feature transform)特征的鲁棒性多帧图像超分辨重建算法。首先提取输入的低分辨待匹配图像对的SIFT关键点及其特征矢量,随后选取候选匹配关键点对,通过RANSAC(random
【机 构】
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国防科技大学ATR实验室,空军装备研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60302007）,国防科技重点实验室基金项目（9140C8004010611,9140C8002010705）
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精确的亚像素级图像配准是图像超分辨重建中的关键问题。在图像超分辨重建中广泛使用的基于像素特征的光流法,对于大幅度运动场的计算很难做到精确的亚像素级配准。本文考虑了一种基于SIFT(scaleinvariant feature transform)特征的鲁棒性多帧图像超分辨重建算法。首先提取输入的低分辨待匹配图像对的SIFT关键点及其特征矢量,随后选取候选匹配关键点对,通过RANSAC(random sample consensus)鲁棒方法去除奇异值,并根据假设的平移性几何约束模型,获得图像对的平移
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