基于奇异值分解的宽基线图像匹配算法

摘要：

图像匹配是计算机视觉中许多应用研究的基础.窄基线匹配技术虽然较为成熟,但是解决能力有限,不能处理较大的尺度、旋转、亮度以及仿射变化引起的宽基线图像序列的匹配.针对宽基线图像序列匹配的特点,在分析传统SVD匹配算法不足的基础上,引入具有尺度和旋转不变性的特征,改进邻近矩阵的度量方式,设计了一种新的基于奇异值分解的宽基线自动匹配算法.通过对比实验表明,该算法性能优于基于SIFT距离的匹配器和原SVD匹配算法,对于存在较大的尺度、旋转、亮度等宽基线变化的图像序列,能够自动获得更多的正确匹配点对和较高的准确性,鲁棒性强,甚至对视角和仿射变换也有一定的适应性.

关键词：图像匹配、特征点对应、奇异值分解

所属期刊栏目：36

分类号：TP3;P18

资助基金：国家"863"高技术研究发展计划项目基金2006AA01Z324,2007AA01Z314课题资助

在线出版日期：2009-04-30（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：223-225,265