【摘 要】
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提出了一种基于最大稳定极值区域(MSERs)改进的亚像素级自动鲁棒配准算法.该算法对灰度图像序列进行了MSERs特征提取与椭圆拟合.利用特征极线方位来代替该特征邻域主梯度方位
【机 构】
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中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室; 中国测绘科学研究院;
【基金项目】
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国家十二五科技支撑计划项目(2012BAC10B03);国家自然科学基金项目(41371438);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXZZ13_0937);江苏高校优势学科建设工程项目(SZBF2011-6-B35);江苏省青年基金项目(BK20130174)
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提出了一种基于最大稳定极值区域(MSERs)改进的亚像素级自动鲁棒配准算法.该算法对灰度图像序列进行了MSERs特征提取与椭圆拟合.利用特征极线方位来代替该特征邻域主梯度方位,提出了改进的特征规则化处理与描述方法;采用一种新的自适应特征匹配方法来获得可靠特征匹配集,在此基础上基于最小二乘影像匹配(LSM)来进一步提高配准精度,根据匹配点误差统计分布规律与3倍标准差准则来剔除粗差点,并基于配准模型获得图像的配准融合结果.试验证明提出的算法对发生较大旋转、缩放以及视角变化的图像精确配准具有优越性.
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