首頁 > 期刊 > 自然科學(xué)與工程技術(shù) > 信息科技 > 自動化技術(shù) > 信息與控制 > 基于形狀上下文和方向梯度直方圖特征的異源圖像配準(zhǔn) 【正文】
基于形狀上下文和方向梯度直方圖特征的異源圖像配準(zhǔn)
黃微; 任衛(wèi)紅; 朱琳琳; 田建東 中國科學(xué)院沈陽自動化研究所機(jī)器人學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; 遼寧沈陽110016; 中國科學(xué)院機(jī)器人與智能制造創(chuàng)新研究院; 遼寧沈陽110016; 中國科學(xué)院大學(xué); 北京100049; 沈陽航空航天大學(xué); 遼寧沈陽110136
- 圖像配準(zhǔn)
- 前景檢測
- 形狀上下文
摘要：針對單模態(tài)圖像包含的信息存在局限性的問題,提出了一種基于形狀上下文和HOG(histogram of oriented gradient)特征的紅外和可見光圖像配準(zhǔn)方法.在混合高斯模型前景檢測的基礎(chǔ)上,通過提出的形狀上下文和HOG特征結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)輪廓特征匹配,再利用TPS(thin plate spline)轉(zhuǎn)換模型將匹配延伸到整個形狀,并使用正則化和縮放特性迭代重組對應(yīng)關(guān)系及估計(jì)轉(zhuǎn)換降低估計(jì)誤差.最后,采用RANSAC(random sample consensus)算法去除錯誤匹配點(diǎn).與已有的形狀上下文方法相比,此方法結(jié)合了邊緣和輪廓特征信息,降低了誤差,魯棒性更好.
- 圖像配準(zhǔn)
- 前景檢測
- 形狀上下文
摘要：針對單模態(tài)圖像包含的信息存在局限性的問題,提出了一種基于形狀上下文和HOG(histogram of oriented gradient)特征的紅外和可見光圖像配準(zhǔn)方法.在混合高斯模型前景檢測的基礎(chǔ)上,通過提出的形狀上下文和HOG特征結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)輪廓特征匹配,再利用TPS(thin plate spline)轉(zhuǎn)換模型將匹配延伸到整個形狀,并使用正則化和縮放特性迭代重組對應(yīng)關(guān)系及估計(jì)轉(zhuǎn)換降低估計(jì)誤差.最后,采用RANSAC(random sample consensus)算法去除錯誤匹配點(diǎn).與已有的形狀上下文方法相比,此方法結(jié)合了邊緣和輪廓特征信息,降低了誤差,魯棒性更好.
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信息與控制
- 預(yù)計(jì)1-3個月 預(yù)計(jì)審稿周期
- 0.58 影響因子
- 計(jì)算機(jī) 快捷分類
- 雙月刊 出版周期
主管單位：中國科學(xué)院;主辦單位：中國自動化學(xué)會;中國科學(xué)院沈陽自動化研究所
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