大仿射场景的混合特征提取与匹配

发布时间：2018-10-19 20:20

【摘要】：为了提高大规模场景三维重建中的精度,在保证算法效率的前提下,提取两种局部稳定不变特征,并采用多特征融合方法进行匹配。针对基于航拍影像和城市街景图像联合建模存在的问题,提出了一种两种局部稳定特征匹配的方法。其步骤为:先提取ASIFT(Affine Scale Invariant Feature Transform)特征点和MSER(Maximally Stable Extremal Regions)特征区域,并对MSER算法进行改进,得到这两种稳定的图像特征;再用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征描述符对其进行描述;最后利用基于单应矩阵的特征匹配算法进行匹配。利用图形处理单元(GPU)对特征匹配环节进行并行优化处理。大量实验及对比结果表明,本文算法可以得到两种单一算法两倍以上的正确匹配对。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of large-scale scene 3D reconstruction, two local stable invariant features are extracted under the premise of ensuring the efficiency of the algorithm, and the multi-feature fusion method is used to match. Aiming at the problem of joint modeling based on aerial image and urban streetscape image, this paper proposes two methods of local stable feature matching. The steps are as follows: firstly, the ASIFT (Affine Scale Invariant Feature Transform) feature points and MSER (Maximally Stable Extremal Regions) feature regions are extracted, and the MSER algorithm is improved to obtain the two stable image features, and then the SIFT (Scale Invariant Feature Transform) feature descriptor is used to describe them. Finally, the feature matching algorithm based on homography matrix is used. The parallel optimization of feature matching is carried out by the graphic processing unit (GPU). A large number of experiments and comparative results show that the two single algorithms can be obtained two times more than two correct matching pairs.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家863计划(2012AA041402) 中国科技部国家重点科技研究发展计划(2015BAF13B00-5)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2282254