改进SIFT算法实现图像的快速匹配

发布时间：2019-06-14 00:35

【摘要】：为解决图像匹配耗时的问题,提出一种改进的图像匹配方案.在尺度不变特性变换(SIFT)算法的基础上,以特征点邻域灰度值的差熵大小来筛选稳定特征点,减少所需描述及匹配的不稳定特征点的数量,提高算法匹配效率.同时,改进误匹配去除算法,以大幅提高误匹配去除效率.实验结果表明,与SIFT及RANSAC相结合的图像匹配方案,或相关的改进方案相比,本方案可最大程度地保存最终匹配的特征点数量,并提高特征点匹配的实时性、匹配率及正确匹配率.
[Abstract]:In order to solve the time-consuming problem of image matching, an improved image matching scheme is proposed. Based on the scale invariant characteristic transformation (SIFT) algorithm, the stable feature points are screened by the difference entropy of the gray value of the neighborhood of the feature points, the number of unstable feature points to be described and matched is reduced, and the matching efficiency of the algorithm is improved. At the same time, the mismatching removal algorithm is improved to greatly improve the mismatching removal efficiency. The experimental results show that compared with the image matching scheme combined with SIFT and RANSAC, or the related improved scheme, this scheme can save the number of final matching feature points to the greatest extent, and improve the real-time, matching rate and correct matching rate of feature point matching.
【作者单位】： 福州大学物理与信息工程学院微纳器件与太阳能电池研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51508105,61601127) 福建省自然科学基金资助项目(2015H05124) 福建省科技厅高校产学合作资助项目(2016H6012);福建省科技厅工业引导性重点资助项目(2015H0021) 福建省经信委省级技术创新重点资助项目(830020) 教育部留学归国人员科研启动经费资助项目(LXKQ201504)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2498953