基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法

被引：76

作者：

赵璐璐

耿国华

李康

何阿静

机构：

[1] 西北大学信息科学与技术学院

来源：

计算机应用研究 | 2013年 / 30卷 / 03期

关键词：

图像匹配; 快速近似邻近点搜索; 加速鲁棒特征; 改进的样本一致性; 双向匹配;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对高维特征向量存在的最近邻匹配正确率低的问题,提出了一种基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法。首先用Fast-Hessian检测子进行特征点检测,并生成SURF特征描述向量;然后通过快速近似最近邻搜索算法得到初匹配点对,再对得出的单向匹配结果进行双向匹配;最后采用鲁棒性较好的PROSAC算法进一步剔除误匹配点对。实验证明了该算法不仅提高了SURF算法匹配的正确率,还保证了算法的实时性。

引用

页码：921 / 923

页数：3

共 5 条

[1] 基于SIFT特征和近似最近邻算法的医学CT图像检索 [J].

汪善义 ;

马煜 ;

汪源源 .

生物医学工程学进展, 2011, 32 (03) :123-129

[2] 结合SURF算子和极线约束的柑橘立体图像对匹配 [J].

彭辉 ;

文友先 ;

翟瑞芳 ;

罗俊 ;

刘善梅 .

计算机工程与应用 , 2011, (08) :157-160

[3] 基于特征点的最近邻配准算法 [J].

戚世贵 ;

戚素娟 .

许昌学院学报, 2008, (02) :67-71

[4]

A Comparison of Affine Region Detectors[J] . K. Mikolajczyk,T. Tuytelaars,C. Schmid,A. Zisserman,J. Matas,F. Schaffalitzky,T. Kadir,L. Van Gool.International Journal of Computer Vision . 2005 (1)

[5] Distinctive image features from scale-invariant keypoints [J].

Lowe, DG .

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, 2004, 60 (02) :91-110

← 1 →