计算机科学››2015,第42卷››问题(6): 57-60.数字对象标识:1896年10月10日/j.issn.102-137X.2015.06.013

第十届和谐人机环境联合学术会议 • 上一篇   下一篇

基于信息熵与SIFT公司算法的天文图像配准

岳昕,尚振宏,强振平,刘 辉,付晓东,张志华  

  1. 昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650504,昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650504,西南林业大学计算机与信息学院 昆明650224,昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650504,昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650504,昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650504
  • 出版日期:2018-11-14 发布日期:2018-11-14
  • 基金资助:
    本文受国家自然科学基金资助

结合信息熵和SIFT算法的天文图像配准

岳新、尚振红、强振平、刘慧、傅晓东、张志华  

  • 在线:2018-11-14 出版:2018-11-14

摘要:天文图像配准是研究天体运动的一项关键技术,图像内部结构往往存在轻微的不规则运动。但是图像配准涉及到计算整个图像的变换关系,在此情况下,无论是采用基于统计特征还是基于局部特征的配准方法,都难以取得理想的效果。为此,提出基于信息熵与SIFT公司算法的天文图像配准方法。该方法首先需对图像进行均匀分块并计算每块熵值,以熵值最大者作为配准的局部子图,然后通过尺度不变特征变换(缩放不变特征变换,SIFT)及仿射变换建立变换关系,继而利用局部子图变换关系完成图像的配准。该方法一方面能缩短变换关系的建立时间,另一方面能保证图像中信息熵最大区域配准,有效提高天文图像配准质量。

关键词: 信息熵,SIFT公司算法,均匀分割,仿射变换,变换关系

摘要:天文图像配准是天文运动研究的一项关键技术,图像中往往存在一些内部结构的轻微不规则运动。然而,在图像配准中,需要计算整个图像的变换。在这种情况下,无论是基于统计特征还是基于局部特征的配准,都很难达到预期的结果。在此基础上,首先将图像分成几个小正方形,并计算熵。然后以熵最大的平方作为局部子图进行注册。利用尺度不变特征变换和仿射变换建立局部子图之间的关系,完成图像配准。一方面,该方法可以减少建立转换关系的时间。另一方面,它保证了图像区域的最大信息熵配准,有效地提高了天文图像的配准质量。

关键词: 熵、SIFT算法、均匀分割、仿射变换、变换关系

[1] Zitova B,Flusser J.图像配准方法研究[J]。图像和视觉计算,2003,21(11):977-1000
[2] Lowe D G.从局部尺度不变特征识别物体[C]‖第七届IEEE计算机视觉国际会议论文集,1999。IEEE,1999,2:1150-1157
[3] Lowe D G.不同尺度关键点的独特图像特征[J]。国际计算机视觉杂志,2004,60(2):91-110
[4] 王永明,王贵锦.图像局部不变性特征与描述[M] ●●●●。北京:国防工业出版社,2010年王永明、王桂金。图像局部不变性特征及描述[M]。北京:国防工业出版社,2010
[5] Mikolajczyk K,Schmid C.局部描述符的性能评估[J]。IEEE模式分析和机器智能汇刊,2005年,27(10):1615-1630
[6] 周锋飞,陈卫东,李良福.一种基于区域生长的红外Z轴与可见光的图像融合方法[J] .周凤飞,陈伟东,李良福,2007,28(6):737-741。基于区域生长的红外与可见光图像融合[J]。应用优化杂志,2007,28(6):737-741
[7] 郑杰,田杰,邓坤,等。显著特征区域:视网膜图像配准的新方法[J]。IEEE生物医学信息技术汇刊,2011,15(2):221-232
[8] 孟芳兵.一种基于最大区域熵值的图像融合方法[J] ●●●●。武汉理工大学学报:信息与管理工程版,2009,31(1):19-21孟方彬.基于最大区域熵的图像融合技术[J]。职业技术学院学报:信息与管理工程,2009,1(1):19-21
[9] Koenderink J J.图像的结构[J]。生物控制论,1984,50(5):363-370
[10] Florack L M J,ter Haar Romeny B M,Koenderink J J,等.图像的尺度与微分结构[J]。图像和视觉计算,1992,10(6):376-388
[11] Lindeberg T.计算机视觉中的尺度空间理论[M]。Springger,1993年

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