【摘 要】
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在非刚性三维图像运动过程进行配准的研究中,由于运动过程具有随机性,使得三维图像运动特征参数无法在一定的尺度空间内固定,采用传统的配准方法,在运动特征参数发生变化时,
【基金项目】
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宁夏大学科学研究基金项目(ZR1431)
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在非刚性三维图像运动过程进行配准的研究中,由于运动过程具有随机性,使得三维图像运动特征参数无法在一定的尺度空间内固定,采用传统的配准方法,在运动特征参数发生变化时,由于无法准确提取尺度空间内三维图像运动特征点,导致图像配准误差大、精度低的问题。提出改进SIFT算法的非刚性三维图像的运动过程配准方法。依据非刚性图像的运动过程特征在尺度空间的不变性,提取三维特征点,并融合于双向匹配算法构建非刚性图像特征点间的匹配关系,在将每帧图像的灰度值视作一维离散随机变量,并同时将每帧图像的均衡分布灰度值转换为随机变量的样本集,采用样本估计方法对随机变量间的相互信息进行详细的计算,进而精确的实现了对非刚性三维图像的运动过程配准。实验结果证明,改进SIFT算法的非刚性三维图像运动配准精确度高。
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