【摘 要】
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图像配准是图像处理和模式识别领域中的一项关键技术,该技术广泛应用于计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析等领域中,基于特征点的图像配准是目前应用最广泛的一类算法。
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图像配准是图像处理和模式识别领域中的一项关键技术,该技术广泛应用于计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析等领域中,基于特征点的图像配准是目前应用最广泛的一类算法。但随着实际工程应用要求的不断提高,已有的图像配准算法的准确性和实时性都面临挑战。本文首先论述了图像配准的基本理论和原理,详细阐述了常见的特征点检测算子并对其性能进行了比较分析。本文重点对SURF算子进行了研究,并针对其只考虑了特征点的描述子信息,而忽略了特征点之间的关系导致配准正确率不高的问题,结合灰度差直方图和特征点之间的关系,对SURF算法进行了改进。本文的实验结果表明,改进的算法与已有算法相比,特征点的配准正确率有明显的改善,并且保持了SURF算法的高时间效率。
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