利用DAISY和概率松弛的近景影像密集匹配

发布时间：2018-05-25 16:58

  本文选题：密集匹配 + 概率松弛　； 参考：《遥感信息》2017年03期

【摘要】：针对近景影像存在的弱纹理、遮挡问题,提出一种基于改进的DAISY描述子和概率松弛的近景影像密集匹配方法。首先,利用SURF提取种子点构建初始视差图,根据影像核线方向改进DAISY描述子的主方向,以影像核线方向的反方向对特征描述子进行掩膜处理,进而对兴趣点进行特征描述。随后,通过松弛迭代的候选点筛选策略渐进地获取正确率占优的特征匹配点。实验表明,相对于传统概率松弛匹配算法,该算法克服了近景影像中弱纹理及遮挡问题导致的误匹配,匹配点数目提高了2倍左右,具有较高的匹配点密集程度和可靠性。
[Abstract]:Aiming at the problem of weak texture and occlusion in close-range images, a new close-range image matching method based on improved DAISY descriptor and probability relaxation is proposed. Firstly, the initial parallax map is constructed by using SURF to extract seed points. The main direction of the DAISY descriptor is improved according to the direction of the image kernel line, and the feature descriptor is masked by the reverse direction of the image kernel line, and then the feature of the point of interest is described. Then, the candidate point selection strategy of relaxation iteration is used to obtain the feature matching points with dominant accuracy gradually. Experiments show that compared with the traditional probabilistic relaxation matching algorithm, the algorithm overcomes the mismatch caused by weak texture and occlusion in close-range images, and the number of matching points is increased by about two times, and the algorithm has a higher density and reliability of matching points.
【作者单位】： 安徽省(水利部淮河水利委员会)水利科学研究院;
【分类号】：P23

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1933973