基于形状上下文和方向梯度直方图特征的异源图像配准

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	基于形状上下文和方向梯度直方图特征的异源图像配准
	黄微 2,3,4; 任卫红2,3,4 ; 朱琳琳1 ; 田建东2,3
刊名	信息与控制
	2019
页码	1-8
关键词	图像配准前景检测形状上下文方向梯度直方图(HOG)特征
ISSN号	1002-0411
其他题名	Multi-sensor Image Registration Based on Shape Context and Histograms of Oriented Gradient Feature
产权排序	1
英文摘要	针对单模态图像包含的信息存在局限性的问题,提出了一种基于形状上下文和HOG(histogram of oriented gradient)特征的红外和可见光图像配准方法.在混合高斯模型前景检测的基础上,通过提出的形状上下文和HOG特征结合的方法实现轮廓特征匹配,再利用TPS(thin plate spline)转换模型将匹配延伸到整个形状,并使用正则化和缩放特性迭代重组对应关系及估计转换降低估计误差.最后,采用RANSAC(random sample consensus)算法去除错误匹配点.与已有的形状上下文方法相比,此方法结合了边缘和轮廓特征信息,降低了误差,鲁棒性更好.
语种	中文
资助机构	国家自然科学基金资助项目(91648118,61503256)
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.sia.cn/handle/173321/24107]
专题	沈阳自动化研究所_机器人学研究室
通讯作者	田建东
作者单位	1.沈阳航空航天大学 2.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室 3.中国科学院机器人与智能制造创新研究院 4.中国科学院大学
推荐引用方式 GB/T 7714	黄微,任卫红,朱琳琳,等. 基于形状上下文和方向梯度直方图特征的异源图像配准[J]. 信息与控制,2019:1-8.
APA	黄微,任卫红,朱琳琳,&田建东.(2019).基于形状上下文和方向梯度直方图特征的异源图像配准.信息与控制,1-8.
MLA	黄微,et al."基于形状上下文和方向梯度直方图特征的异源图像配准".信息与控制 (2019):1-8.