首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于井下环境的SIFT算法研究
引用本文:梁玉,厉丹,牛翠溪,张国勇. 基于井下环境的SIFT算法研究[J]. 工矿自动化, 2011, 37(2): 55-58
作者姓名:梁玉  厉丹  牛翠溪  张国勇
作者单位:1. 平顶山天安煤业股份有限公司,河南平顶山,467000
2. 中国矿业大学信电学院;中国矿业大学徐海学院,江苏徐州,221008
基金项目:国家高技术研究发展计划("863"计划)重点项目,江苏省产学研联合创新资金项目
摘    要:针对煤矿环境中现有图像特征匹配算法不适用的问题,提出了新的特征匹配算法。该算法首先对图像进行Curvelet去噪预处理,然后采用SIFT进行特征向量的构建和匹配,通过RANSAC方法的优化改进去除误匹配点,通过建立投影变换模型实现图像的拼接。实验表明,该算法在噪声大、光照不均、模糊的复杂环境中有较好的鲁棒性,解决了煤矿环境中图像容易误匹配的现象,拼接效果平滑自然。

关 键 词:煤矿  图像处理  特征匹配  图像拼接  曲波算法  SIFT  RANSAC

Research of SIFT Algorithm Based on Underground Environment
LIANG Yu,LI Dan,NIU Cui-xi,ZHANG Guo-yong. Research of SIFT Algorithm Based on Underground Environment[J]. Industry and Automation, 2011, 37(2): 55-58
Authors:LIANG Yu  LI Dan  NIU Cui-xi  ZHANG Guo-yong
Affiliation:1(1.Tian’an Mining Co.,Ltd.of Pingdingshan,Pingdingshan 467000,China.2.School of Information and Electrical Engineering of CUMT.,Xuzhou 221008,China.3.Xuhai School of CUMT.,Xuzhou 221008,China)
Abstract:The paper put forward a new feature matching algorithm to solve the problem that existing feature matching methods are not suitable to underground(environment.)(Firstly,) the algorithm uses Curvelet algorithm to preprocess image noise,then adopts SIFT algorithm to form and match feature vectors,which removes mismatched points effectively by optimization of RANSAC method and achieves image stitching by building projection transformation model.The experiment showed that the algorithm has better robustness in noise,poor illumination and fuzzy environment,and solves mismatching phenomenon in mine environment,whose stitching result is smoothing and natural.
Keywords:SIFT  RANSAC
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号