文献类型：期刊文章

作　　者：尚明姝[1] 王克朝[1,2]

SHANG Mingshu;WANG Kechao(School of Information Engineering,Harbin Institute,Harbin 150000,China;School of Computer Science and Technology,Harbin Institute of Technology,Harbin 150000,China)

机构地区：[1]哈尔滨学院信息工程学院,哈尔滨150000 [2]哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150000

出　　处：《电光与控制》

基　　金：国家自然科学基金(61977020);黑龙江省哲学社会科学基金(21KGB083,22KGB142)。

年　　份：2024

卷　　号：31

期　　号：1

起止页码：28-32

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、CSCD、CSCD_E2023_2024、INSPEC、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对现有多尺度Harris算子算法较复杂、运算量大、精确性一般的问题,提出一种高效简便算法。首先建立多尺度空间,令Harris算子在尺度空间提取特征点,用简化的32维SIFT特征向量描述特征。利用最近邻法匹配特征点;然后采用改进的相似三角形法筛选匹配点,再使用改进的K-means算法对特征点分组,使组内特征点聚集,组间特征点远离;最后应用改进的RANSAC算法在不同组中选取特征点求变换矩阵,避免了选取的特征点距离过近,算法陷入局部最优。实验验证了所提算法的性能。

关 键 词：图像配准 尺度空间  HARRIS K-MEANS RANSAC

分 类 号：TP391.41]