Bildregistrering används i stor utsträckning inom många områden, men de befintliga metodernas anpassningsförmåga är begränsad. I detta arbete föreslås en ny bildregistreringsmetod med hög precision för olika komplexa applikationer. Inom denna ram är registreringsproblemet uppdelat i två steg. För det första upptäcker och beskriver vi skalinvarianta funktionspunkter med hjälp av modifierad datorseendeorienterad snabbt och roterat kort (ORB) algoritm, och en enkel metod för att öka prestandan för funktionspoäng matchning föreslås. För det andra utvecklar vi en ny lokal begränsning av grov urval enligt funktionen avstånd. Bevis visar att de befintliga matchningstekniker som baseras på bildfunktioner är otillräckliga för bilderna med glesa bilddetaljer. Sedan föreslår vi en ny matchande algoritm via geometriska begränsningar, och etablera lokala funktionsbeskrivningar baserade på geometriska invarianter för de valda funktionspunkterna. Därefter konstrueras en ny prisfunktion för att utvärdera likheterna mellan poäng och få exakt matchande par. Slutligen använder vi den progressiva urval konsensus metod för att ta bort fel matchningar och beräkna utrymme omvandla parametrar. Experimentella resultat på olika komplexa bilddataset verifierar att den föreslagna metoden är mer robust och avsevärt minskar frekvensen av falska matchningar samtidigt som man behåller mer högkvalitativa funktionspunkter.
För det andra är en ny matchande algoritm via geometriska begränsningar, lokala funktionsdeskriptorer baserade på geometriska invarianter konstruerade för att utvärdera korrespondenser mellan punkterna och i slutändan progressivt urval samförstånd för att eliminera felaktiga matchningar och beräkna utrymme omvandla parametrar REF.
A novel image registration approach via combining local features and geometric invariants
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}