[发明专利]融合图像尺度不变特征变换和个体熵相关系数的图像配准方法在审
| 申请号： | 201510672223.7 | 申请日： | 2015-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN105303567A | 公开（公告）日： | 2016-02-03 |
| 发明（设计）人： | 周小龙;陈胜勇;刘干;汪晓妍;张冰宇 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种融合图像尺度不变特征变换和个体熵相关系数的图像配准方法，包括如下步骤：1)提取参考图像和浮动图像的尺度不变特征变换SIFT特征点；2)匹配参考图像和浮动图像中的SIFT特征点；3)基于匹配的SIFT特征点利用最小均方根误差建立仿射变换模型；4)利用仿射变换模型对浮动图像进行变换得到粗配准的图像；5)建立新的仿射变换模型并对其参数进行初始化，同时对Powell优化算法的初始搜索点、初始搜索方向进行初始化；6)利用IECC作为相似性度量目标函数，对该目标函数进行优化得到最优的仿射变换参数；7)利用优化出的最优仿射变换对新的浮动图像进行变换得到最终的精配准图像。本发明同时具有高精度和良好鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 图像 尺度 不变 特征 变换 个体 相关系数 方法 | ||
【主权项】：
一种融合图像尺度不变特征变换和个体熵相关系数的图像配准方法，其特征在于：所述配准方法包括如下步骤：1)提取参考图像和浮动图像的尺度不变特征变换SIFT特征点；2)匹配参考图像和浮动图像中的SIFT特征点；3)基于匹配的SIFT特征点利用最小均方根误差建立仿射变换模型；4)利用仿射变换模型对浮动图像进行变换得到粗配准的图像；5)将粗配准后的图像作为新的浮动图像，原参考图像作为新的参考图像，建立新的仿射变换模型并对其参数进行初始化，同时对Powell优化算法的初始搜索点、初始搜索方向进行初始化；6)利用IECC作为相似性度量目标函数，对该目标函数进行优化得到最优的仿射变换参数；7)利用优化出的最优仿射变换对新的浮动图像进行变换得到最终的精配准图像。
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