【摘 要】
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提出了一种基于SoG(Sobel of Gaussian)边缘提取和SURF 算法的多模态图像的配准方法.该算法首先使用Sobel算子对两幅不同模态的图像进行边缘检测,然后利用SURF 方法分别找到两幅边缘图像的特征点并求出其描述子,通过RANSAC(随机采样一致性)对这些特征点进行精确配对,最后通过最小二乘法求得仿射变换参数并实现两幅图像的配准.本文分别对三组不同模态图像--红外/可见光图像,C
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院,北京,100083
【出 处】
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中国农业工程学会电气信息与自动化专委会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会
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提出了一种基于SoG(Sobel of Gaussian)边缘提取和SURF 算法的多模态图像的配准方法.该算法首先使用Sobel算子对两幅不同模态的图像进行边缘检测,然后利用SURF 方法分别找到两幅边缘图像的特征点并求出其描述子,通过RANSAC(随机采样一致性)对这些特征点进行精确配对,最后通过最小二乘法求得仿射变换参数并实现两幅图像的配准.本文分别对三组不同模态图像--红外/可见光图像,CT/MRI图像以及不同波段的两幅遥感图像进行了配准实验,结果表明该方法具有速度快,鲁棒性高等优点,具有较高的实用价值.
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