层次结构K-d树的立体图像快速匹配方法

发布时间：2017-12-29 22:05

  本文关键词：层次结构K-d树的立体图像快速匹配方法　出处：《软件学报》2016年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：特征匹配是计算机视觉和图形图像处理领域中很多研究方向的基础,也是当前的研究热点.SIFT(scaleinvariant feature transformation)特征因其具有尺度、旋转不变性,对一定范围的仿射及视角变换具有鲁棒性等优点,自Lowe提出后,10多年来一直受到众多研究人员的关注.匹配的快速性和准确性是很多应用对特征匹配的要求,如三维重建中立体图像对(stereo pairwise image,简称SPI)的匹配.针对这一问题,以SIFT特征为基础,提出用于SPI匹配的方向大约一致(approximately consistent in orientation,简称ACIO)约束关系,其描述了SPI的匹配特征向量间的空间位置关系,有效地避免了误匹配的发生,提高了匹配的精度;通过对标准K-d树(standard K-d tree,简称SKD-tree)结构的分析,提出了层次结构K-d树(hierarchical K-d tree,简称HKD-tree),将SPI特征集根据ACIO约束关系划分成层次结构并建立映射,该方法缩小了搜索空间,从而达到加速匹配的目的.在ACIO和HKD-tree的基础上,提出了高效、快速的匹配算法.实验结果表明,所提方法比SKD-tree方法和最新的级联哈希方法(cascade hash,简称Cas Hash)在精度上略占优势,但在匹配速度上比SKD-tree快一个数量级以上,同时也数倍于Cas Hash.
[Abstract]:......
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;
【分类号】：TP391
【正文快照】： 众所周知,视觉是灵长类动物(primate)感知周围世界的重要手段,例如人类的双目视觉为我们提供了约80%以上的外部信息,远多于其他生理器官.计算机视觉的诞生正是为了让机器拥有同样的功能,以满足人类的生活生产需要,如视频异常监控、机器导航、生产线缺陷检测、医疗定位、三维重

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本文编号：1352054