区域灰度分布耦合相似判定策略的图像匹配算法

摘要：

目的 为了解决当前因图像匹配算法主要依靠提取图像的特征属性矢量进行度量,从而利用其对应的相关系数最大的点进行匹配时导致匹配结果中存在较多的错误匹配点以及匹配误差变大的问题.方法 提出区域灰度分布耦合相似判定策略的图像匹配算法,首先利用Forstner算子来提取图像的特征点,以特征点为中心,采取建立极坐标系的方法来确定特征点的主方向,通过特征点邻域的灰度特征来生成低维度的特征描述子;然后引入归一化互相(NCC)函数对特征点之间的相似度进行评估,建立矩形窗口特征点双向匹配规则,完成特征点的匹配,以提高特征点之间的匹配准确度和算法鲁棒性;最后,根据正确匹配特征点组成的三角形具有相似性的特征,设计相似判定策略,对错误匹配点进行剔除,以改善匹配精度.结果 实验结果表明,与当前图像匹配技术相比,文中匹配算法具有更高的匹配精度与效率,有效降低了特征点的误匹配率.结论 所提图像匹配技术具有较高的配准精度,在图像伪造、包装条码识别等领域具有一定的应用价值.

关键词：图像匹配、区域灰度分布、相似判定策略、Forstner算子、双向匹配规则、归一化互相关函数

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分类号：TS801.3;TP391(印刷工业)

资助基金：国家自然科学基金61373095;河南省高校科技创新人才支持计划13HASTIT040;河南省教育厅科学技术研究重点资助项目14A520046,13A52022

在线出版日期：2017-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：206-212