基于对比度Harris的快速鲁棒图像配准算法

摘要

为进一步提高配准算法的鲁棒性、速度及自适应程度,提出了一种基于对比度Harris的快速鲁棒图像配准算法.依据中心像素与其邻域像素灰度值差异计算分块图像对比度,自适应地确定其角点检测的阈值,并通过灰度相似性剔除伪角点;在构建的尺度空间中检测角点,解决了Harris算法需凭经验手动设定阈值,所提取的角点分布不均匀,对尺度敏感且含有伪角点的问题;采用斜率和距离约束剔除粗匹配后的部分误配准点对,再通过随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)进行精配准.实验结果表明,与4种同类配准算法相比,所提出的配准算法对于JPEG压缩、模糊、视角、光照及尺度变化图像都具有更好的鲁棒性,配准正确率更高,自适应性更强,且配准时间大幅减少.