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《基于信息熵与SIFT算法的天文图像配准-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第42卷第6期计算机科学Vo1.42No.62015年6月ComputerScienceJune2015基于信息熵与SIFT算法的天文图像配准岳昕尚振宏强振平。刘辉付晓东张志华(昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650504)(西南林业大学计算机与信息学院昆明650224)摘要天文图像配准是研究天体运动的一项关键技术,图像内部结构往往存在轻微的不规则运动。但是图像配准涉及到计算整个图像的变换关系,在此情况下,无论是采用基于统计特征还是基于局部特征的配准方法,都难以取得理想的效果。为此,提出基于信息熵与SIFI"算法的天文图像配准方法。该方法首先需对图像进行均
2、匀分块并计算每块熵值,以熵值最大者作为配准的局部子图,然后通过尺度不变特征变换(ScaleInvariantFeatureTransform,SIFr)及仿射变换建立变换关系,继而利用局部子图变换关系完成图像的配准。该方法一方面能缩短变换关系的建立时间,另一方面能保证图像中信息熵最大区域配准,有效提高天文图像配准质量。关键词信息熵,SIFT算法,均匀分割,仿射变换,变换关系中图法分类号TP391.41文献标识码AD0I10.11896/j.issrL1002—137)(.2015.6.013AstronomicalImageRegistrationCombin
3、ingInformationEntropyandsiftAlgorithmYUEXinSHANGZhen-hongQIANGZhen-pingLIUHuiFUXiao-dongZHANGZh~hua(DepartmentofInformationEngineeringandAutomation,KunmingUniversityofScienceandTechnology,Kunming650504,China)(DepartmentofComputerandInformationScience,SouthwestForestryUniversity,Kunm
4、ing650224,China)。AbstractAstronomicalimageregistrationisakeytechnologyofastronomicalmovementstudy,andoftenthereissomeslightirregularmotionofinternalstructuresintheimage.However,inimageregistrationthetransformationofanentireimageneedstobecalculated.Inthiscase,nomatterwhetherregistrat
5、ionisbasedonstatisticalcharacteristicsorlocalfeatures,itisdifficulttoachievethedesiredresults.Onthisbasis,imageisdividedintoseveralsmallsquaresfirstly,andtheentropyiscalculated.Thensquarewithmaximumentropyisconsideredasthelocalsub-graphtoregister.Scalein—variantfeaturetransformandth
6、eaffinetransforrnationareusedtoestablishrelationshipsbetween1ocalsub-graphstocompleteimageregistration.Ontheonehand,thismethodcanreducethetimeofbuildingtransformrelationship.Ontheotherhand,itensurestheregistrationoftheimageareawithmaximuminformationentropy,anditalsoimprovestheregist
7、rationqualityofastronomicalimageseffectively.KeywordsEntropy,SIFTalgorithm,Evenlysplit,Affinetransformation,Transformrelation于统计特征的配准方法和基于局部特征的配准方法。基于统1引言计的配准方法通常需要用相似性测度确定代价函数,然后根图像配准是将两幅或多幅来自不同时间、不同视角甚至据搜索策略寻找最小代价以完成图像配准,最常见的是基于不同成像设备但具有一定重叠区域的图像进行对齐的一个操最大互信息的图像配准。在基于局部特征的配准方法中,常作
8、过程L1]。它是近年来研究的一个热点,
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