改进的双向SIFT特征匹配算法
发布时间：2017-07-29 20:09
本文关键词：改进的双向SIFT特征匹配算法
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【摘要】：以基于图像序列摄像机自标定为基础,针对尺度不变特征转换SIFT算法误匹配率高且运行效率低的问题,提出一种改进的双向SIFT特征匹配算法。在去除误匹配方面,首先采用双向匹配消除部分误匹配点对,然后结合视差梯度约束算法和随机抽样一致性RANSAC算法提纯匹配点对;在提高运行速度方面,首先在初匹配中采用K邻近算法,其次调整视差梯度约束迭代条件,都通过减少迭代次数来降低算法耗时。实验表明,改进后的算法在去除了大部分误匹配的基础上,保留了足够的匹配点对以用于摄像机空间位置和姿态的自动标定,且相较SIFT算法在运行速度上有了较大的改进。
【作者单位】： 西北农林科技大学信息工程学院;
【关键词】： SIFT 双向匹配 视差梯度 RANSAC算法
【基金】：国家863计划(2013AA10230402) 中央高校西北农林科技大学基本科研业务费(QN2013054)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言利用未标定的图像序列进行三维重建是当下的热门研究领域之一[1],其中摄像机标定是其重要内容,介于传统摄像机标定在在线标定和场合约束的不足,通常采用摄像机的自标定方法,即通过序列图像得到的匹配点对计算摄像机内、外参数。匹配点对的精确性对摄像机标定的准确性至关
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8 杨保海;刘小莉;g，
本文编号：590868
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