基于AKAZE特征提取与融合匹配算法的研究

基于AKAZE特征提取与融合匹配算法的研究

论文摘要

图像匹配算法是很多计算机视觉应用的重要组成部分,其中算法的匹配准确度和匹配损耗时间是衡量匹配算法性能的重要指标。针对目前的图像特征匹配算法无法同时获得高匹配准确度和低匹配损耗时间的特点,提出了基于AKAZE算法特征提取与融合匹配算法相结合的匹配策略。通过AKAZE算法计算待匹配图像的特征描述子,融合匹配算法首先利用KD-Tree进行粗匹配,然后再结合PROSAC算法分两个阶段剔除误匹配特征点。通过试验测试,在获得高的匹配准确度的同时,保持低的匹配损耗时间。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 AKAZE特征提取算法
  •   1.1 构建非线性尺度空间
  •   1.2 特征点检测和定位
  •   1.3 M-LDB特征描述子生成
  • 2 KD-Tree和PROSAC融合匹配算法
  •   2.1 随机KD-Tree进行粗匹配
  •   2.2 预筛选次优匹配集
  •   2.3 PROSAC算法搜索最优匹配集
  •   2.4 融合匹配算法性能测试
  • 3 试验分析
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 钟永安,陈冲

    关键词: 图像匹配,特征提取,融合匹配

    来源: 电气自动化 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用

    单位: 福州大学电气工程与自动化学院

    分类号: TP391.41

    页码: 111-114

    总页数: 4

    文件大小: 1059K

    下载量: 161

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