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基于SURF算法的水下图像实时配准方法 总被引：3，自引：0，他引：3
为实现水下图像拼接实时性和鲁棒性的要求,提出一种基于SURF算法的水下图像配准方法.首先针对水下图像进行预处理;然后采用SURF算法获取参考图像和配准图像的特征点,采用kD树方法找出潜在的配准点对,再结合RANSAC和最小二乘法求出图像之间的映射关系,在取出外点的同时迭代计算出最终的精确解,并使用双线性插值方法对待配准图像进行重采样,得到配准后的图像;最后使用加权平均算法进行图像融合,完成水下图像拼接.实验结果显示,该方法明显地改善了水下图像质量;与基于SIFT算法的图像配准方法相比,两者准确度相当,但其特征点提取速度快10倍左右,总的配准速度快5倍左右,极大地提高了实时性,并具有相当的鲁棒性. 相似文献
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