本文關(guān)鍵詞：改進的視角魯棒KAZE特征匹配算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對KAZE特征匹配算法對視角變化敏感,在大視角場景下不能實現(xiàn)正確匹配的問題,提出了一種視角魯棒的PKAZE(Perspective-KAZE)算法。該算法在原KAZE描述符的基礎(chǔ)上,計算特征點鄰域內(nèi)的二階梯度均值,形成新的擴展的80維描述符;然后利用透視變換模型對待匹配影像進行多視角模擬,在模擬影像上提取改進的KAZE描述符,再進行特征匹配。最后,選取5對含有最多正確匹配數(shù)量的影像上的匹配對作為初始結(jié)果,利用隨機抽樣一致算法對初始結(jié)果提純。對多組圖像進行了匹配實驗,結(jié)果表明:與KAZE、尺度不變特征變換(SIFT)和加速魯棒特征(SURF)算法相比,所提算法對視角變化具有更強的魯棒性;與透視尺度不變特征(PSIFT)和仿射尺度不變特征(ASIFT)算法相比,本算法匹配正確率更高,分別為PSIFT的2~10倍,ASIFT的2~7倍。提出的算法對視角變化具有很好的魯棒性,不僅對模擬影像的視角變化很穩(wěn)健,而且適用于真實三維復(fù)雜場景拍攝的大視角影像,具有一定的實用價值。
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué);許昌學(xué)院;陸軍航空兵學(xué)院飛行模擬訓(xùn)練系;61287部隊;
【關(guān)鍵詞】： 影像匹配 特征匹配 KAZE算法 二階梯度 透視變換 非線性尺度空間
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(No.11373043)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 影像匹配是建立出相同場景或目標(biāo)在不同影像上的對應(yīng)關(guān)系,是攝影測量和計算機視覺的基本步驟,在圖像配準(zhǔn)[1]、拼接[2]、三維重建[3]、目標(biāo)識別[4]、跟蹤[5]等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。目前影像匹配最常用的方法是基于特征的匹配方法,其特點是能夠克服灰度匹配中局部窗口內(nèi)影像灰度信

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 閆興美,陳樹中;一種快速的圖象特征匹配算法[J];計算機工程與科學(xué);2001年04期

2 梁矗軍;華艷;;一種基于松弛特征關(guān)聯(lián)的3D人臉多特征匹配算法[J];科技通報;2012年12期

3 牛斌;王慶;沈微微;黃秋鳳;張晗s，

本文編號：439507