改进的视角鲁棒KAZE特征匹配算法

发布时间：2017-06-10 19:00

  本文关键词：改进的视角鲁棒KAZE特征匹配算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对KAZE特征匹配算法对视角变化敏感,在大视角场景下不能实现正确匹配的问题,提出了一种视角鲁棒的PKAZE(Perspective-KAZE)算法。该算法在原KAZE描述符的基础上,计算特征点邻域内的二阶梯度均值,形成新的扩展的80维描述符;然后利用透视变换模型对待匹配影像进行多视角模拟,在模拟影像上提取改进的KAZE描述符,再进行特征匹配。最后,选取5对含有最多正确匹配数量的影像上的匹配对作为初始结果,利用随机抽样一致算法对初始结果提纯。对多组图像进行了匹配实验,结果表明:与KAZE、尺度不变特征变换(SIFT)和加速鲁棒特征(SURF)算法相比,所提算法对视角变化具有更强的鲁棒性;与透视尺度不变特征(PSIFT)和仿射尺度不变特征(ASIFT)算法相比,本算法匹配正确率更高,分别为PSIFT的2~10倍,ASIFT的2~7倍。提出的算法对视角变化具有很好的鲁棒性,不仅对模拟影像的视角变化很稳健,而且适用于真实三维复杂场景拍摄的大视角影像,具有一定的实用价值。
【作者单位】： 解放军信息工程大学;许昌学院;陆军航空兵学院飞行模拟训练系;61287部队;
【关键词】： 影像匹配 特征匹配 KAZE算法 二阶梯度 透视变换 非线性尺度空间
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.11373043)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 影像匹配是建立出相同场景或目标在不同影像上的对应关系,是摄影测量和计算机视觉的基本步骤,在图像配准[1]、拼接[2]、三维重建[3]、目标识别[4]、跟踪[5]等领域有广泛的应用。目前影像匹配最常用的方法是基于特征的匹配方法,其特点是能够克服灰度匹配中局部窗口内影像灰度信

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2 梁矗军;华艳;;一种基于松弛特征关联的3D人脸多特征匹配算法[J];科技通报;2012年12期

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本文编号：439507