基于空间约束的快速鲁棒特征匹配优化

摘要：

该文提出一种基于空间约束的快速鲁棒特征(SURF)匹配优化算法，称为SC-SURF。首先通过SURF算法检测和匹配图像的特征点。然后根据最近邻比例越低其匹配精度越高的特点，得到按最近邻比率排序的匹配点。并以最优匹配点作为参考点生成新的坐标系，利用空间位置关系地图对每对匹配点进行编码。同时为了简化随机抽样一致性(RANSAC)算法，选择尽量少的最优匹配点对作为RANSAC的代表测试数据集，并由该测试数据集拟合目标投影变换矩阵。最后结合匹配点间的空间位置关系和简化的RANSAC算法对匹配点进行几何校验。实验表明该方法在达到良好匹配精度的同时，具有鲁棒性强，匹配速度快的优点。

关键词：图像匹配、快速鲁棒特性、随机抽样一致性

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金6122393,61172164,51174170资助课题

在线出版日期：2014-12-09（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：2571-2577