基于角点检测的图像匹配算法

摘要：

针对红外图像与可见光图像之间特征点匹配难的问题,提出一种新的基于角点检测的图像匹配算法.首先基于曲率尺度空间检测图像在不同尺度下的角点,利用泰勒级数剔除伪角点以明确特征点的位置与数量;其次在构建特征点梯度向量时为避免红外与可见光图像梯度的翻转,对特征点邻域部分梯度方向进行角度限制修正并对梯度方向采用就近投影,进而统计梯度方向直方图以确定特征点的主方向,并构造一个64维的特征点描述子进行归一化处理;最后利用极线约束原则减少搜索范围,设计双向匹配方法实现特征点匹配.实验表明该算法能够有效进行红外与可见光图像的匹配,在旋转、噪声干扰、尺度缩放、亮度变化的情况下具有较好的匹配效果.

关键词：曲率尺度空间、角点检测、特征描述子、图像匹配

所属期刊栏目：34

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61203189

在线出版日期：2013-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1717-1725