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基于加速鲁棒特征图像匹配的云导风计算方法

海洋科学 2022年第9期46卷 64-76页

作者：孔德华张东张卓宋志尧南京师范大学海洋科学与工程学院江苏南京210023 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心江苏南京210023 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室江苏南京210023 大规模复杂系统数值模拟江苏省重点实验室江苏南京210023

利用云导风技术结合高分辨率气象卫星遥感数据获取风矢量,在监测台风等极端气象灾害方面具有重要应用。本文提出了一种基于加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)图像匹配的云导风计算方法,利用SURF算法结合随机抽样一致算法(r... 详细信息

利用云导风技术结合高分辨率气象卫星遥感数据获取风矢量,在监测台风等极端气象灾害方面具有重要应用。本文提出了一种基于加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)图像匹配的云导风计算方法,利用SURF算法结合随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC),提取并匹配两景连续时序云图的特征点,计算风矢量,并结合当地大气温度廓线指定云高,经质量控制得到云导风矢量。运用该方法模拟了2018年台风“山竹”的云导风矢量,以美国威斯康星大学气象卫星研究合作所(CIMSS)的大气运动矢量资料进行验证,结果表明:(1)风速和风向的相关系数分别为0.78和0.79,均方根误差分别为4.75 m·s^(-1)和37.64°,平均绝对百分比误差分别为33.49%和22.55%,整体具有良好的模拟精度;(2)与CIMSS资料相比,基于特征点匹配的SURF云导风计算方法在反演密集云区的风矢量有明显优势,可有效提高云区内风矢量的数量,扩大风矢量的空间覆盖范围;(3)图像对比度增强处理对特征点的提取和风矢量的空间分布有重要影响,伽马变换因子γ=5时,能较好地平衡台风外围螺旋云带和中心附近云区的风矢量数量,反映台风风场的整体特征。该方法作为基于尺度不变特征变换的云导风计算方法的改进,可为利用卫星遥感影像数据进行云导风计算提供新的思路。

关键词：加速鲁棒特征算法图像匹配云导风风矢量台风

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基于改进随机抽样一致算法的视频拼接算法

工矿自动化 2017年第8期43卷 50-55页

作者：程德强厉航黄晓丽屠屹磊游大磊中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 河南应用技术职业学院信息工程学院河南开封475001

为了解决实时视频拼接中的鬼影和拼接缝问题,提出了一种基于改进随机抽样一致算法的实时视频拼接算法。首先,针对双目摄像头的重叠区域,采用加速鲁棒特征算法提取特征点,寻找特征匹配点对;然后利用改进的随机抽样一致算法去除误匹配点对... 详细信息

为了解决实时视频拼接中的鬼影和拼接缝问题,提出了一种基于改进随机抽样一致算法的实时视频拼接算法。首先,针对双目摄像头的重叠区域,采用加速鲁棒特征算法提取特征点,寻找特征匹配点对;然后利用改进的随机抽样一致算法去除误匹配点对,获得最优单应性矩阵;最后,对重叠区域像素进行动态融合处理。实验结果表明,采用本文算法可以有效地消除视频重叠区域的拼接缝和鬼影,同时可保证视频拼接系统的实时性。

关键词：全景图像视频拼接随机抽样一致算法加速鲁棒特征算法最优单应性矩阵动态融合

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SURF与RANSAC算法结合的图像跟踪方法

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计算机仿真 2016年第9期33卷 268-272页

作者：权巍包铁壮白宝兴白利娟长春理工大学计算机科学技术学院

针对实时跟踪过程中提高特征点匹配的准确性和稳定性问题,提出一种将SURF算法与RANSAC算法相结合实现图像的实时匹配与跟踪的方法。基于SURF算法进行特征点检测;利用欧氏距离进行特征点粗匹配;基于RANSAC算法剔除误匹配点,并进一步根据... 详细信息

针对实时跟踪过程中提高特征点匹配的准确性和稳定性问题,提出一种将SURF算法与RANSAC算法相结合实现图像的实时匹配与跟踪的方法。基于SURF算法进行特征点检测;利用欧氏距离进行特征点粗匹配;基于RANSAC算法剔除误匹配点,并进一步根据匹配特征点分布的几何特性进行优化筛选;利用获取的正确的匹配点对求解单应性矩阵,得到两幅待配准图像之间的映射关系,从而实现图像的实时匹配与跟踪。实验结果表明,在不同实验条件下,包括旋转、缩放、局部遮挡和局部光照增强或减弱等,改进算法均能够在目标区域内寻找到基准图像,并进行实时跟踪,且具有很好的准确性和稳定性。

关键词：加速鲁棒特征算法随机样本一致性算法特征提取跟踪匹配

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基于NSST和FAST的图像配准方法

河南大学学报（自然科学版） 2016年第6期46卷 683-691页

作者：王辉王嘉梅张红燕贺州学院机械与电子工程学院广西贺州542899 云南民族大学电气信息工程学院昆明650500

为了进一步提高图像的配准速度,提出一种基于非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform,NSST)和加速分割检测特征(features from accelerated segment test,FAST)的图像配准方法.首先将参考图像和待配准图像分别通过非下... 详细信息

为了进一步提高图像的配准速度,提出一种基于非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform,NSST)和加速分割检测特征(features from accelerated segment test,FAST)的图像配准方法.首先将参考图像和待配准图像分别通过非下采样Shearlet变换分解成高频和低频子带,对低频子带构建高斯金字塔并采用FAST算子检测图像特征点,利用加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)向量描述子描述所检测的特征点并依据夹角余弦准则实现特征点的匹配.然后利用随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法剔除误匹配点对,实现图像配准.大量实验结果表明,与尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法、SURF算法、结合Shearlet和SURF的算法、改进的SURF算法相比,所提出的方法在保证一定配准精度的前提下,配准的速度大大加快.

关键词：图像配准非下采样剪切波变换加速分割检测特征算子加速鲁棒特征算法随机抽样一致算法

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