基于局部聚类的改进运动网格统计算法的研究
Research on improved grid-based motion algorithm based on local clustering
辽宁工程技术大学 软件学院, 辽宁 葫芦岛 125105
摘要
针对常用的匹配点筛选算法效率低、对具有角度和尺度变化匹配图像稳定性差等问题，提出一种基于局部聚类的改进网格运动统计特征点筛选算法。首先，通过局部区域抑制算法筛选响应强度较高且成对出现特征点作为种子点，并以种子点为聚类中心分割图像，得到最小外接矩形作为运动网格；随后把运动网格划分为3×3邻域支持估计量网格，计算运动网格在不同方向上的梯度最大值，作为运动网格的主方向；最后，把待匹配图像邻域支持估计量网格旋转至目标图像运动网格的主方向位置，借助网格运动统计算法筛选匹配。实验表明：对具有JPEG压缩变换、光照变化、模糊变换的匹配图像，所提算法匹配正确率在90%以上；对具有旋转和尺度变换图像，所提算法匹配正确率相较运动网格统计算法提高10%左右，高达40%以上；算法耗时仅为13 min，效率较高；所提算法可稳定高效地筛选正确的匹配点。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61404069)
辽宁省自然科学基金资助项目(2015020095)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.06.0261
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第2期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 618-622
文章编号: 1001-3695(2022)02-052-0618-05
发布历史
[2021-12-06] 优先出版
[2022-02-05] 印刷出版
引用本文
邱云飞, 王媛媛. 基于局部聚类的改进运动网格统计算法的研究 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (2): 618-622. (Qiu Yunfei, Wang Yuanyuan. Research on improved grid-based motion algorithm based on local clustering [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (2): 618-622. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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