一种基于K‑Means聚类法的图像仿射变换控制点选取方法

摘要

本发明涉及一种基于K‑Means聚类法的特征点提取与图像匹配方法，借助K‑Means聚类算法处理过程(1)为待聚类的特征点分配相应数量的聚类中心；(2)计算每个特征点到聚类中心的距离；(3)计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心重复执行步骤(2)和步骤(3)直到达到要求为止；(4)从每个特征点聚类中选取一个离图像中心最远的特征点；(5)提取出匹配的特征点；(6)将最终求出的匹配的特征点用于仿射变换模型参数的计算。本发明实现待配准图像提取的特征点与标准图像中得到的基准特征点间的匹配，选取具有高精度匹配性能的特征点。