基于改进SIFT特征的深度图像匹配

发布时间：2017-06-12 05:09

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【摘要】：针对尺度不变特征变化(SIFT)在深度图像匹配中存在较多不稳定的边缘特征点、特征维数过高、运算速度过慢等问题,提出一种改进的SIFT特征提取与表示方法。首先,在提取SIFT关键点的基础上,利用Harris角点检测算子对提取的特征点进行筛选,以剔除深度图像边缘区域中大量不稳定的伪特征点;然后,采用统计抽样法对提取的特征点描述子进行降维处理;最后,利用最近邻搜索进行特征匹配。实验结果表明,所提算法在不同视点、缩放与旋转、含噪等情况下的匹配正确率均在80.0%以上,与SIFT算法和SURF算法相比平均匹配正确率提高了9%,运行时间较SIFT算法降低了8%左右。
【作者单位】： 湘潭大学控制工程研究所;上海交通大学自动化系;
【关键词】： 图像匹配 深度图像 尺度不变特征变化 Harris角点检测 统计抽样
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61100140,61104210,61175008) 湘潭大学控制科学与工程重点学科建设项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言随着Kinect传感器[1]的问世与发展,深度图像匹配技术迅速成为图像处理和计算机视觉领域的热点。目前已在相关领域得到大量研究和广泛应用,如医学诊断与辅助治疗、模式识别、三维重建和数字地图定位等。从方法上来说,深度图像匹配大致可以分为以下两类[2-3]:特征匹配和曲

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本文编号：443315