基于信息特征耦合夹角一致性规则的图像匹配算法

摘要：

目的 针对当前基于灰度特征的图像匹配算法在遇到匹配图像存在较大的光照变换时,会引起较多的误匹配和漏匹配等问题,提出一种基于信息特征耦合夹角一致性规则的图像匹配算法.方法 首先,利用Forstner算子来检测图像的特征点,接着用Hessian矩阵最大特征值与其最小的特征值做比值计算,优化Forstner算子的检测特征点.然后,以特征点为原点,构建极坐标系,将特征点的邻域进行分割.再利用信息熵模型求取每个分割块中的信息特征,以生成特征描述子.最后,利用特征描述子构造距离模型,搜索指定特征点的最近邻特征点和次近邻特征点,并通过距离比值方法完成特征点的匹配.通过匹配特征点之间形成的夹角,建立夹角一致性规则,对匹配特征点的可靠性进行度量,剔除错误匹配特征点,从而完成图像匹配.结果 实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,所提图像匹配算法图像在旋转角度10°～100°范围内,识剐率为94.6％～88％,平均识别时间为5.48 s,具有更高的匹配精度与鲁棒性.结论 所提算法具有较高的检测精度,在印刷防伪与信息安全等领域具有较好的应用价值.

关键词：图像匹配、Forstner算法、Hessian矩阵、信息特征、距离模型、夹角一致性规则

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家教育部博士点基金20121101110037;山西省自然科学基金2013011121-1

在线出版日期：2018-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：190-198