针对目前视频拼接技术中的主要问题,即SURF(Speed Up Robust Features)特征提取算法与FLANN(Fast Library or Approximate Nearest Neighbors)特征匹配算法在综采工作面恶劣环境中存在特征点误提取和特征点匹配正确率低的问题,提出一种...针对目前视频拼接技术中的主要问题,即SURF(Speed Up Robust Features)特征提取算法与FLANN(Fast Library or Approximate Nearest Neighbors)特征匹配算法在综采工作面恶劣环境中存在特征点误提取和特征点匹配正确率低的问题,提出一种改进SURF-FLANN的综采工作面视频拼接特征提取与匹配算法。为了提高特征点提取正确率,该方法通过将传统的高斯滤波换为更为先进的双边滤波提取图像中的SURF关键特征点,同时在特征向量中引入特征点4-领域内的特征点描述符信息,从而改进了描述符算子,进一步提高了特征点的描述能力。为了提升特征点匹配速度,提出了R-FLANN(Random Sample Consensus-Fast Library or Approximate Nearest Neighbors)特征匹配算法,该算法利用RANSAC算法获取特征点的匹配先验信息剔除无匹配、误匹配的特征点,从而提高特征点匹配速度。为了验证改进效果,通过消融试验验证了改进SURF-FLANN的特征提取与匹配算法有效提升综采工作面视频图像特征提取和匹配正确率。通过本文方法与SIFT+FLANN,Hairrs与SURF+FLANN的特征提取与匹配算法进行特征点提取与匹配的对比试验,结果表明本文方法特征提取与匹配平均正确率和平均匹配速度最高,分别达到了81.47%和51.47帧/s。通过运用本文方法与SIFT+FLANN,Hairrs与SURF+FLANN的特征提取与匹配算法进行视频图像拼接对比试验,结果表明本文提出的方法在拼接效果清晰度、对比度、熵、拼接速率指标都最好,得到了最佳效果。展开更多
为改善传统算法对量块特征匹配计算大、精度不足的问题,提出一种基于SURF(speed up robust feature)改进的算法。该算法对采集到的图像预处理得到有效匹配区域,筛除无关特征点的干扰;判断矩阵的迹进一步剔除无效点;在欧式距离的基础上...为改善传统算法对量块特征匹配计算大、精度不足的问题,提出一种基于SURF(speed up robust feature)改进的算法。该算法对采集到的图像预处理得到有效匹配区域,筛除无关特征点的干扰;判断矩阵的迹进一步剔除无效点;在欧式距离的基础上得到模型筛选阈值,并运用随机抽样一致(RANSAC)算法进一步提纯匹配。通过实验分析比较,与传统算法相比,改进后算法正确率较高,具有较强鲁棒性。展开更多
文摘为改善传统算法对量块特征匹配计算大、精度不足的问题,提出一种基于SURF(speed up robust feature)改进的算法。该算法对采集到的图像预处理得到有效匹配区域,筛除无关特征点的干扰;判断矩阵的迹进一步剔除无效点;在欧式距离的基础上得到模型筛选阈值,并运用随机抽样一致(RANSAC)算法进一步提纯匹配。通过实验分析比较,与传统算法相比,改进后算法正确率较高,具有较强鲁棒性。
