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文档简介
本发明提供一种多相机成像系统的图像配准精确度的技术问题。该配准方法包括以下步采用粗配准到精配准的方法对图像特征进行匹2定义多相机成像系统采集到的多个图像中的任一幅图像为基基于基准图像和待检测图像对应的特征点集合之间的相似性采用总体最小二乘法分别对各内点集合进行计算，得到基准图像根据基准图像和待检测图像对应的空间变换矩阵，将待检测图像进行旋转平移变换，对基准图像和待检测图像分别进行逐级下采样，分别得分别将步骤1.1所述高斯金字塔图像中相邻的高斯模糊图像依次相减，得到对应的差3在每个精确的特征点周围的邻域内，计算对应的特在对应特征点的方向和尺度空间内，分别提取局部图像4移除算法一般是采用局部邻域结构之间的向量长度和夹角作为衡量对应关系相似性的判像配准方法不能准确地描述两个局部结构的相似性，进而影响图像配准精确度的技术问5[0023]分别将步骤1.1所述高斯金字塔[0027]在每个精确的特征点周围的邻域内，计算对应的特征点梯度方向和幅值的直方6[0047]在多相机成像系统中，特征提取和描述需要考虑到不同7[0058]在每个精确的特征点周围的邻域内，计算对应的特征点梯度方向和幅值的直方[0067]对于假定的特征点对，首先提取特征点ni及其对应点的邻域集合k,和ky,。假设推定的初始匹配(xi,yi)的向量为ni，基于向量角度和长度的邻域拓扑结构的一致性定义(即特征点ni及其对应点nj的向量一致[0071]为加强拓扑结构的一致性约束，本实施例引入两点集之间距离的Hausdorff距离8[0077]设每组特征点对的邻域豪斯多夫距离为d,=H(K,K,),则局部邻域结构相似9[0096]式中Kx表示x的邻域点集合，邻域点集合由欧氏距离下每个点的k个最近邻点组[0103]count(·)表示计算集合中元素的数量，[0112]由于k近邻是在欧式距离下搜索得到，邻域集合元素在图像上的分布不同以及离[0114]最小化式(19)可以去除错误匹配得到正确的对应关系，将与pi相关的项合并可ss-I](k+)=0(29)[0139]将写为分块矩阵i-[i,i:],其中将i-[i,i:]代入结构
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