基于旋转SURF算子的图像配准新方法

顾 漪，王保平

(西北工业大学 电子信息学院，西安 710129)

基于旋转SURF算子的图像配准新方法

顾 漪，王保平

(西北工业大学 电子信息学院，西安 710129)

针对SURF算法中快速Hessian矩阵行列式检测出的特征点的不连续现象，从而造成的旋转，模糊和光照变化适应性较差的不足，提出一种旋转SURF检测算子的图像配准新方法；该算法通过将SURF算法的积分图像盒子滤波模板逆时针旋转45度，引入一种可以检测角度旋转的滤波核提升检测算子对不同图像变换的匹配性能，保证新的检测算子与原算法较好的结合，同时利用改进的单纯形算法依据输入图像进行参数优化；仿真结果表明，该方法不仅保留了算法的速度优势，缩短了配准时间，而且在图像模糊变换，光照变换和JPEG压缩变换方面性能有明显的提升，此外对视角变换以及小尺度变换性能也有提高。

图像配准；SURF算法；特征点检测；改进单纯形法，旋转滤波模板

0 引言

图像和视频中目标的自动识别是一个新兴领域，提供实时的信息，能够帮助并最终代替人类的某些繁琐工作[1]。为了实现目标的自动识别，需要一种能够解决计算机视觉领域中类似物体方位，尺度，密度等变化的算法[2]。 图像配准是在两幅图像间找到一个合适的几何变换将对应的特征点进行匹配。它是图像融合，医学图像处理和3D图像重建的应用基础，并且在医学图像和遥感方面被广泛应用[3]。

在图像配准算法中，Lowe提出的SIFT(scale invariant feature transform)算法[4]是一种基于特征的图像配准方法。……