一种基于学的图像配准自动检验方法

摘要

本发明属于计算机视觉和模式识别，公开一种基于机器学的图像配准自动检验方法；该方法主要包括以下几个部分：采用相位相关图作为样本数据；利用相位相关图构造特征数据；通过分类器对特征数据进行分类，根据分类结果进行配准检验。本发明中采用有监督的机器学方法设计分类器，并用该分类器来自动检验图像的配准结果。对400组不同图像在不同干扰下进行了配准实验，结果显示，正确检验率为100％。100％的正确率说明了这种基于分类器的图像配准检验方法是非常鲁棒的。

主权项

1.一种基于机器学习的图像配准自动检验方法，其特征在于：图像配准自动检验步骤如下：采用相位相关图作为样本数据；利用相位相关图构造特征数据；设计分类器对特征数据进行分类，根据分类结果进行配准检验。