【摘要】：針對傳統(tǒng)圖像匹配算法特征點檢測穩(wěn)定性和準確性差的問題,提出一種尺度不變性的基于中心環(huán)繞濾波器檢測(SCFD)的圖像特征點匹配算法。首先,構(gòu)建多尺度空間,利用中心環(huán)繞濾波器檢測圖像在不同尺度下的特征點,采用Harris方法和亞像素插值獲得穩(wěn)定的特征點;其次,聯(lián)合快速定向旋轉(zhuǎn)二進制穩(wěn)健基元獨立特征(BRIEF)(ORB)算法確定特征點的主方向,構(gòu)建特征點描述算子;最后,采用漢明距離完成匹配,通過最小平方中值(LMed S)定理和最大似然(ML)估計剔除誤匹配點。實驗結(jié)果表明,在尺度變化時,所提算法的匹配精度達到96.6%,是ORB算法的2倍;其運行時間是尺度不變特征變換(SIFT)的19.8%,加速魯棒性特征(SURF)的28.3%。所提算法能夠有效提高特征點檢測的穩(wěn)定性和準確性,在視角、尺度縮放、旋轉(zhuǎn)、亮度等變化的情況下具有較好的匹配效果。
[Abstract]:A scale-invariant image feature point matching algorithm based on center surround filter (SCFD) is proposed to solve the problem of poor stability and accuracy of the traditional image matching algorithm. Firstly, the multi-scale space is constructed, and the feature points of the image at different scales are detected by using the center surround filter, and the stable feature points are obtained by Harris method and sub-pixel interpolation. Combined with the fast directed rotation binary robust primitive independent feature (Orb) algorithm to determine the main direction of feature points and construct feature point description operator. Finally, the hamming distance is used to complete the matching. The mismatch points are eliminated by the least square mean value (LMed S) theorem and the maximum likelihood (ML) estimation. The experimental results show that the matching accuracy of the proposed algorithm is 96. 6, which is twice that of the Orb algorithm, and its running time is 19. 8% of the scale invariant feature transform (sift), and the accelerated robustness feature (SURF) is 28. 3% of the scale invariant feature transform (sift). The proposed algorithm can effectively improve the stability and accuracy of feature point detection, and has a better matching effect in the case of angle of view, scale scaling, rotation, brightness and so on.
【作者單位】： 東北電力大學信息工程學院;
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2137900