形狀特征和置信傳播在去除SIFT特征點(diǎn)錯(cuò)誤匹配中的應(yīng)用
本文關(guān)鍵詞:形狀特征和置信傳播在去除SIFT特征點(diǎn)錯(cuò)誤匹配中的應(yīng)用 出處:《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)》2016年03期 論文類(lèi)型:期刊論文
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【摘要】:針對(duì)SIFT特征點(diǎn)匹配錯(cuò)誤問(wèn)題,提出一種置信傳播與特征點(diǎn)形狀特征相結(jié)合去除SIFT特征點(diǎn)匹配錯(cuò)誤的算法.該算法分為4步:1)根據(jù)每個(gè)特征點(diǎn)的尺度信息、主方向信息以及匹配鄰居特征點(diǎn)信息確定每個(gè)特征點(diǎn)鄰域窗口的大小和方向,并計(jì)算每個(gè)特征點(diǎn)在鄰域窗口內(nèi)匹配鄰居構(gòu)成的形狀特征;2)連接每個(gè)特征點(diǎn)與其最近的3個(gè)鄰居特征點(diǎn),構(gòu)成置信傳播網(wǎng)的基本框架;3)利用每對(duì)待確定特征點(diǎn)對(duì)的特征描述符之間的距離與其形狀特征之間的距離生成置信傳播網(wǎng)的證據(jù)函數(shù),利用每對(duì)待確定特征點(diǎn)對(duì)與其鄰居之間的空間關(guān)系生成置信傳播網(wǎng)的相容函數(shù);4)迭代計(jì)算每個(gè)特征點(diǎn)的置信度以及傳遞給鄰居的消息,直至整個(gè)網(wǎng)絡(luò)收斂,并通過(guò)最后得到的置信度確定初始匹配特征點(diǎn)對(duì)是否為誤配.利用真實(shí)拍攝的圖像和牛津幾何視覺(jué)組數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并與RANSAC算法、GTM算法以及BP_SIFT算法進(jìn)行了比較,仿真結(jié)果表明,在召回率、準(zhǔn)確率、丟失率和效率上,文中算法總體上優(yōu)于上述3種算法.
【作者單位】: 蘭州交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(60962004;61162016) 甘肅省科技支撐計(jì)劃(1104FKCA102;1104GKCA057) 甘肅省青年科技基金計(jì)劃(148RJYA011) 蘭州交通大學(xué)青年基金(2014009)
【分類(lèi)號(hào)】:TP391.41
【正文快照】: 特征點(diǎn)匹配是圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究的一個(gè)基礎(chǔ)問(wèn)題[1].1999年,Lowe提出了尺度不變特征變換的基本思想,并于2004年進(jìn)行了完善,進(jìn)而提出了SIFT(scale invariant feature transform)算法[2-3].SIFT算法獲得的特征描述符具有完全的旋轉(zhuǎn)不變性、完全的尺度不變性、基本完全的光照不變性
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