一种改进的基于RANSAC方法的SIFT特征匹配

发布时间：2018-10-07 19:15

【摘要】：在图像配准,图像融合,目标识别,图像拼接等领域中,运用SIFT描述子进行特征匹配是一种常用方法,针对传统的消除误匹配的RANSAC算法迭代次数多,计算复杂度较大,在SIFT特征匹配中误配率高的问题,增加了一个原始匹配点对的前道处理环节,引入匹配点对的几何特征定义,根据匹配点对的最近邻点和次近邻点角度差在一定阈值范围内建立预处理模型,剔除误匹配点,减少了参与RANSAC的数据量,提高了RANSAC的运行效率。实验结果表明:与未增加前道处理的RANSAC算法相比,基本消除了误匹配点,提高了图像匹配的准确率。
[Abstract]:In the fields of image registration, image fusion, target recognition and image mosaic, feature matching using SIFT descriptor is a common method. The traditional RANSAC algorithm for eliminating mismatch has many iterations and high computational complexity. In the problem of high mismatch rate in SIFT feature matching, a previous processing link of original matching point pair is added, and the geometric feature definition of matching point pair is introduced. According to the angle difference between the nearest neighbor point and the next nearest neighbor point of the matching point pair, the preprocessing model is established within a certain threshold range, and the mismatch point is eliminated, the amount of data involved in the RANSAC is reduced, and the efficiency of the RANSAC operation is improved. The experimental results show that the mismatch points are eliminated and the accuracy of image matching is improved compared with the RANSAC algorithm which does not increase the previous processing.
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;
【基金】：江苏省六大人才高峰基金资助项目(2012-WLW-006)
【分类号】：TP391.41

【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：2255365