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作者：高吉英;王芳;乔雯;于花;
单位：太原理工大学电气与动力工程学院;山西省眼科医院;
摘要：针对活体共聚焦显微镜（in vivo confocal microscope,IVCM）拍摄的眼角膜基底下神经丛图像存在视野小、亮度不均匀以及边缘神经纹理弱的问题，提出一种基于线化点特征提取的图像配准方法。该方法首先使用直线段检测（line segment detector,LSD）算法提取基底下神经特征；随后，将提取到的直线转化为点，以此作为图像精确且有效的特征点，并使用尺度不变特征变换（scale invariant feature transform,SIFT）描述子对这些特征点进行描述；然后，利用特征点之间的欧氏距离进行粗匹配；最后，使用随机一致采样（random sample consensus,RANSAC）算法进一步提高匹配的正确率，从而完成图像配准。实验结果表明：相较于传统图像配准算法，该方法在特征点提取效果上更加均匀、准确，在特征点利用率与图像正确匹配率方面也均有提升。
关键词：直线段检测;;特征子描述;;图像配准;;眼角膜基底下神经丛
