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10.16652/j.issn.1004-373x.2020.10.029

改进的SURF算法在图像匹配中的应用

引用
针对加速稳健特征(Speeded Up Robust Features,SURF)算法在三维重建中匹配准确率低的问题,提出基于SURF算法的改进算法.首先利用SURF算法提取特征点,通过近邻搜索(Best Bin Fast,BBF)算法实现Kd-Tree快速查找最近邻特征点,结合双向唯一性匹配的方法完成图像匹配,然后在视差约束下,利用视差梯度约束对初始特征匹配对进行预处理,筛选掉一些偏差较大的匹配对,最后采用随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法对特征点二次优化和去噪处理.将其他改进算法和提出的改进算法分别进行图像匹配处理比较,分析算法的性能,得到提出的改进算法匹配成功率达96.3%.实验结果证明提出的改进算法简单快速,匹配精度高.

图像匹配、特征点提取、双向匹配、视差梯度、随机抽样一致、匹配精度

43

TN911.73-34;TP391.9

山东省重点研发计划项目2015GSF118094

2020-05-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

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1004-373X

61-1224/TN

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2020,43(10)

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