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时间:2020-06-03
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1、I
2、DIGITA数L字VI视DE频O囊耪教耀铲iicon4⋯¨l^A【本文献信息】王鑫,贾敏智.改进Harris—SIFT算法在水下图像匹配中的应用[J].电视技术,2014,38(13)改进Harris-SIFT算法在水下图像匹配中的应用王鑫,贾敏智(太原理工大学信息工程学院,山西太原030024)【摘要】针对尺度不变特征变换(SWY)算法实时性差、错匹配多,以及Harris角点检测算法精度不高、速度偏慢的问题,提出了一种运用改进Harris—SIFT算法对水下拍摄的双目图像进行特征点提取与匹配的方法。利用改进的Harris算法对两幅图像进行角点检测,然后为特征点分
3、配方向,并生成SIFT特征描述子,完成匹配。实验结果表明,该算法实时性强、匹配率高,并能较好地反映水下物体的形状特征。【关键词】改进Harris-SWr算法;双目图像;角点检测;匹配【中图分类号】TP391.4【文献标志码】AApplicationofImprovedHarris-SIFTAlgorithminUnderwaterImageMatchingWANGXin,JIAMinzhiInstituteofInformationEngineering,TaiyuanUniversityofTechnology,Taiyuan030024,China)【Abstra
4、ct】Duetotheproblemsofthepoorreal—timeperformanceandmoremismatchintheSIFTalgorithm,togetherwiththelowaccuracyandslowspeedintheHarriscornerdetectionalgorithm,amethodofextractingandmatchingthefeaturepointsforunderwaterbinocularimagesbasedOntheim—provedHarris—SIFralgorithmisproposed.Thecorn
5、erpointsoftwoimagesaredetectedbyusingtheimprovedHarrisalgorithm.thenthedirectionsforeachfeaturepointaredistributed.Finally,theSILTYfeaturedescriptorsaregeneratedandthematchingiscompleted.Intheexperimentalresults,itshowesthatthealgorithmproposedinthispaperhasgoodreal—timeperformanceandhi
6、ghmatchingrate,andcanreflecttheobjects’shapefeatureswel1.【Keywords】improvedHarris—sI}tralgorithm;binocularimages;comerdetection;matching随着科学技术的进步,水下勘探、水下目标定位、跟踪扩展出来的一种特征点提取算法,对图像旋转、灰度变化等技术越来越受到世界各国的重视。世界上先进的水下以及视角变换保持较好的稳定性。机器人大多采用双目视觉技术,能否快速而准确地对水下该算法受自相关函数思想的启发,给出了自相关拍摄的双目图像进行特征提取与匹配成
7、为研究的核心和矩阵难点。由于水下光线较弱,可见度低,拍摄的图像不够清():『y)y1(1)晰且易于变形,图像的特征不够明显,因而特征点的提取L(,Y)(,Y)工作尤为重要。SIFT算法具有较好的尺度、旋转、光照及式中:L(,Y),L(,Y),L(x,y)分别为图像点的灰度视角不变性,可以在复杂的环境中匹配并识别出目标物在u和方向上的偏导及二阶混合偏导;的行列式表示体,是一种较为完善并且稳定的方法。但SIFT算法提取为det(M),其对角线之和表示为tr()。角点响应函数的特征点并非人们视觉意义上的角点,不能很好地反映图定义为像的结构;而且大量复杂的计算会导致其实时陛较
8、差,难R:det(M)一k·tr2(M)(2)以满足对实时I生要求较高的双目立体视觉系统。而传统式中:经验值k通常取0.04~0.06。经计算,当某一像素的Harris—SIFT算法虽然可以提取角点,但受系数和阈点的尺值大于设定的阈值时,这个点即为角点。值的影响,提取的特征点不够准确且速度偏慢。角点提取的准确性和可靠性受经验值k的影响,值本文提出一种改进的Harris~SIFT算法。先通过改进的选取会因图像的不同而不同。多次调试k值会花费大的Harris算法对图像进行角点检测,再利用SIbT算法描量的时间,导致角点的提取速度变慢。述图像特征,最后根据
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