一种混合式图像特征检测与匹配算法研究

摘要：

基于图像的三维重建近年来成为摄影测量和计算机视觉等学科的研究热点,其关键技术是将图像中的特征点进行提取和匹配,本文提出了一种混合式的图像特征检测与匹配算法.混合算法基于传统的Harris角点检测算法和SIFT算法,通过降采样构建图像尺度空间并提取Harris角点,采用综合图像色彩标准化算法(CCIN:Comprehensive Color Image Normalization)预处理图像,计算三色通道下的SIFT描述子,并二值化,最后通过欧式距离作为相似形度量实现两幅图像特征向量的匹配.在MATLAB 2014平台上实现混合算法,测试3组不同图像,结果表明,混合算法提取的特征数量优于Harris算法和SIFT算法,且特征分布均匀,采用了具有色彩属性的描述子,特征匹配正确率达到了90％以上.混合算法能提高特征提取的数量,提高特征匹配正确率,为后期三维重建建立基础.

关键词：特征检测、特征匹配、Harris、SIFT、匹配正确率

所属期刊栏目：46

分类号：P235(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：浙江省教育厅科研项目资助Y201636365

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4页

页码：51-54