【摘 要】
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针对目标在移动过程中实时视觉图像特征点提取与配准的不稳定性,提出一种多算法融合的改进配准方法。首先,采用双边滤波、Canny边缘检测及形态学处理方法得到具有较强顽健性
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.31460284,No.61262059,No.61662075);新疆自治区科技支疆基金资助项目(No.201591102);乌鲁木齐市人才工程计划基金资助项目(No.P151010006)~~
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针对目标在移动过程中实时视觉图像特征点提取与配准的不稳定性,提出一种多算法融合的改进配准方法。首先,采用双边滤波、Canny边缘检测及形态学处理方法得到具有较强顽健性特征的边缘周边检测区域并基于离散Gaussian-Hermite矩对SURF算法中的Hessian矩阵进行修正,重新定义特征描述向量,同时采用肯德尔系数对配准的特征点进行约束。其次,通过融合光谱辐射颜色不变量模型及I_SURF算法对实时视觉彩色图像进行配准。最后,将改进算法与目标自适应更新算法相结合,实现了移动目标在室内环境中的实时匹配。实验
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