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基于加速鲁棒特征的木材显微图像自动配准方法

张广群 吴伟志 汪杭军

张广群, 吴伟志, 汪杭军. 基于加速鲁棒特征的木材显微图像自动配准方法[J]. 浙江农林大学学报, 2012, 29(4): 600-605. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.04.018
引用本文: 张广群, 吴伟志, 汪杭军. 基于加速鲁棒特征的木材显微图像自动配准方法[J]. 浙江农林大学学报, 2012, 29(4): 600-605. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.04.018
ZHANG Guang-qun, WU Wei-zhi, WANG Hang-jun. A new wood microscopic image registration approach based on speeded up robust features (SURF)[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2012, 29(4): 600-605. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.04.018
Citation: ZHANG Guang-qun, WU Wei-zhi, WANG Hang-jun. A new wood microscopic image registration approach based on speeded up robust features (SURF)[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2012, 29(4): 600-605. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.04.018

基于加速鲁棒特征的木材显微图像自动配准方法

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.04.018
详细信息
    通信作者: 汪杭军

A new wood microscopic image registration approach based on speeded up robust features (SURF)

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    Corresponding author: WANG Hang-jun
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-09-19
  • 修回日期:  2012-01-27
  • 刊出日期:  2012-08-20

基于加速鲁棒特征的木材显微图像自动配准方法

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.04.018
    通信作者: 汪杭军

摘要: 针对显微镜观测视野狭小而难以采集到全局图像的问题,提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)的木材显微图像自动配准方法。首先使用SURF检测并描述兴趣点,通过最近邻匹配得到匹配点对后,用双向匹配和RANSAC算法剔除错误匹配。然后利用最小二乘法和匹配结果进行模型参数估计,最后通过插值获得配准图像。对阔叶材显微图像配准实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性,无论图像是否有旋转,都可以实现自动的配准。比起尺度不变特征转换(SIFT),由于用SURF得到的兴趣点数量更少,运算速度更快,总的匹配速度提升了5倍左右,缩短了整个配准过程的时间,算法更具有实时性。图4表1参17

English Abstract

张广群, 吴伟志, 汪杭军. 基于加速鲁棒特征的木材显微图像自动配准方法[J]. 浙江农林大学学报, 2012, 29(4): 600-605. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.04.018
引用本文: 张广群, 吴伟志, 汪杭军. 基于加速鲁棒特征的木材显微图像自动配准方法[J]. 浙江农林大学学报, 2012, 29(4): 600-605. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.04.018
ZHANG Guang-qun, WU Wei-zhi, WANG Hang-jun. A new wood microscopic image registration approach based on speeded up robust features (SURF)[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2012, 29(4): 600-605. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.04.018
Citation: ZHANG Guang-qun, WU Wei-zhi, WANG Hang-jun. A new wood microscopic image registration approach based on speeded up robust features (SURF)[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2012, 29(4): 600-605. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.04.018

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