基于曲率特征与改进的RANSAC策略的图像匹配算法

摘要：

为解决当前图像匹配算法主要利用图像梯度特征完成匹配,导致其存在较多误配率的不足,提出基于曲率特征与改进RANSAC的图像匹配算法.引入Harris算子,对图像特征点进行检测,利用这些特征点对应的尺度特征定义特征点优化模型;基于Haar小波,获取特征点对应的特征方向,构造同心圆,求取圆内指定方向的曲率特征,获取特征描述符;计算特征点对应的欧氏距离,完成图像特征点匹配;设计几何距离度量模型,改进RANSAC(random sample consensus)策略,剔除错误匹配特征点.实验结果表明,与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的匹配正确度与鲁棒性.

关键词：图像匹配、Harris算法、Haar小波、曲率特征、欧氏距离、RANSAC算法

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61134006;湖北省教育厅科学技术研究基金项目B2017217

在线出版日期：2019-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3791-3796