一种改进的快速鲁棒性特征匹配算法

摘要：

针对光照变化、噪声、局部遮挡等在图像配准技术中对配准精度有重要影响,提出了一种在多尺度空间下点预测快速鲁棒性不变特征的匹配算法.针对在探测对图像的尺度、旋转,仿射具有不变性的斑状特征极值点过程中计算复杂度较高的问题,提出一种特征点预测方法降低了描述子提取的复杂度,增强了对外部环境光照变化、噪声以及局部遮挡的适应能力；并在KD(KD Tree)树基础上,提出了一种动态平衡KD树(DBKD-Tree)快速搜索匹配算法,有效克服了KD树可能存在的病态划分,采用条件约束最邻近搜索,提升匹配效率,实现特征点高精度匹配.通过对在不同光照条件、噪声环境的仿射变换图像特征匹配测试,在加入20％的高斯噪声后,均能100％地完成重复特征检测,达到亚像素定位精度,误配率降低为零.

关键词：特征匹配、仿射变换、快速鲁棒性不变特征、DBKD树

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划2007AA12Z113

在线出版日期：2012-07-23（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：811-817