文献类型：期刊文章

作　　者：尚明姝[1] 王克朝[1,2]

SHANG Ming-shu;WANG Ke-chao(School of Information Engineering,Harbin Institute,Harbin 150080,China;School of Computer Science and Technology,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China)

机构地区：[1]哈尔滨学院信息工程学院,黑龙江哈尔滨150080 [2]哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001

出　　处：《微电子学与计算机》

基　　金：国家自然科学基金(61977020);黑龙江省自然科学基金(LH2019F046)。

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：10

起止页码：59-63

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对SURF算法特征描述复杂和匹配精确度不高的问题,提出先用SURF算法提取特征点,再计算其Harris响应值,剔除质量较差的特征点,使用BRIEF算法描述特征点,再用最近邻汉明距离匹配特征点.采用改进的K-means算法对数据分类,将数量较多的类里的匹配点作为正确匹配点保留.最后应用改进的RANSAC算法求变换矩阵.实验验证了算法性能.

关 键 词：图像配准 SURF BRIEF K-MEANS RANSAC

分 类 号：TP391.41]