一种无标识图像的FLANN-LM配准算法

摘要：

为提升增强现实系统效率,加强增强现实系统的抗干扰性与实用性,提出一种改进的图像配准方法FLANN-LM.运用SURF算子提取图像特征点;采用FREAK算子描述特征点;对提取到的特征点运用二进制快速高维最近邻FLANN算法粗匹配;运用非线性最小二乘法LM(Levenberg-Marquardt)计算单应性矩阵,优化特征点匹配精度,实现图像增强.用FLANN-LM方法进行图像配准,提升了增强现实系统中无标识图片发生旋转及遮挡时的注册精度,完善了系统对实时性的追求.较传统图像配准算法RANSAC,图像匹配的准确性及速度得到了明显提高,保证了增强现实系统虚实融合的准确性.

关键词：增强现实、虚实融合、FLANN-LM、图像配准、算法结合

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市科技创新服务能力建设-基本科研业务费科研类71E1810969;2018年促进高校内涵发展-北京信息科技大学学科建设项目

在线出版日期：2019-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：63-68