文献类型：期刊文章

作　　者：陈红[1,2] 吴成东[1] 陈东岳[1] 卢紫微[1]

机构地区：[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110819 [2]鞍山师范学院物理科学与技术学院,辽宁鞍山114005

出　　处：《东北大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61273078;61471110)

年　　份：2016

卷　　号：37

期　　号：2

起止页码：157-160

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：特征点提取算法中存在伪角点和定位不准确的问题,导致特征点匹配率低,并且影响图像配准精度和速度.针对这一问题,提出基于投票策略的特征点提取算法.算法通过选举人投票选举出最强特征性点集,有效去除伪角点.点集中的特征点满足多重准则,特征性强度高.依据坐标选举,保证了特征点定位的准确性.在发生相似变换、亮度变化和加噪的情况下对大量图像进行了特征点提取和匹配实验,并与传统的特征点提取方法进行比较.实验结果表明,该算法提取的特征点具有更好的有效性,算法具有较强的适应性和抗噪性.

关 键 词：特征点提取 点匹配 投票策略 图像配准 伪角点  

分 类 号：TP391]