改进的多尺度Retinex耦合夹角约束的图像匹配算法

摘要：

目的 解决当前图像匹配算法难以适应缩放等仿射变换图像之间的匹配,导致其鲁棒性以及匹配正确性不佳的问题.方法 提出基于改进多尺度Retinex方法耦合夹角约束法则的图像匹配算法.利用双边滤波代替多尺度Retinex方法中的高斯滤波,对多尺度Retinex方法进行改进,以降低图像中噪声与光晕等因素的影响.随后再引入Harris算法来检测图像的特征,通过求取特征点圆城内的Haar小波响应向量和主方向,并以主方向为起点构建扇区,提取扇区内的灰度特征,以获取相应的特征向量,从而生成特征描述符.通过特征点对应的特征向量构成的夹角,建立夹角约束法则,以完成特征点匹配.最后,利用归一化互相关函数检测错误匹配点,并对匹配效果进行优化.结果 文中算法较当前图像匹配方法,具有更好的匹配正确度以及鲁棒性能,当缩放比例达到50％时,其匹配准确率仍可维持在90.08％左右.结论 文中算法在多种几何攻击下仍具有较高的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值.

关键词：图像匹配、多尺度Retinex方法、Harris算法、Haar小波、夹角约束法则、归一化互相关函数

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西高校科学技术研究项目基金KY2015YB525;2018年度南宁学院科研项目2018XJ33

在线出版日期：2019-01-11（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：191-199