一种基于 SIFT 的三角网格图像匹配方法

摘要：

针对影像对匹配过程中，由于场景复杂，干扰严重，导致错误匹配率较高的问题，提出一种在三角形约束下，基于 SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法的图像匹配策略。该方法大致分两步进行，首先是粗匹配，使用 SIFT 算法和 Harris 选择区别度较高的特征点，得到良好特征点集。第二步为细匹配，根据良好点集建立 Delaunay 同名三角网格，对同名三角形再次使用 SIFT 算法提取特征点进行匹配。实验表明，提出的算法一定程度上提高了特征点复现率和匹配准确率。

关键词：SIFT特征、Harris特征、自适应非最大抑制、Delaunay三角形、特征提取、特征匹配

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-12-01（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：43-46