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针对无人机拍摄叶片红外图像背景冗余信息较多、拼接精度不高等问题，本文提出一种基于形态学改进Chan-Vese分割与局部特征匹配的红外风机叶片图像拼接算法，首先，对图像进行中值滤波降噪，使用形态学运算改进基于Chan-Vese模型的水平集算法，生成表达主体的掩膜。基于掩膜去除冗余背景提取局部Harris特征点；对掩膜进行二次形态学腐蚀处理，抑制边界锯齿像素上的伪特征点；最后，使用暴力匹配及随机抽样一致（Random Sample Consensus, RANSAC）算法筛选出有效匹配点对，计算单应性矩阵实现匹配拼接。与传统图像分割下Harris拼接算法相比，本文改进后的算法拼接精度有明显提高，在不同的测试场景下显示出较强鲁棒性。 相似文献
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针对无人机拍摄叶片红外图像背景冗余信息较多、拼接精度不高等问题，本文提出一种基于形态学改进Chan-Vese分割与局部特征匹配的红外风机叶片图像拼接算法，首先，对图像进行中值滤波降噪，使用形态学运算改进基于Chan-Vese模型的水平集算法，生成表达主体的掩膜。基于掩膜去除冗余背景提取局部Harris特征点；对掩膜进行二次形态学腐蚀处理，抑制边界锯齿像素上的伪特征点；最后，使用暴力匹配及随机抽样一致（Random Sample Consensus, RANSAC）算法筛选出有效匹配点对，计算单应性矩阵实现匹配拼接。与传统图像分割下Harris拼接算法相比，本文改进后的算法拼接精度有明显提高，在不同的测试场景下显示出较强鲁棒性。 相似文献