一种快速的两步骤图像匹配新算法

图像匹配时间包括特征提取时间和特征点匹配时间,减少特征提取时间,能够大大提高图像匹配效率。目前,普遍的匹配算法对整幅图像进行特征提取,当图像较大时,特征提取时间长,影响匹配效率。文中提出一种由粗到细的两步骤快速图像匹配新算法,这种算法在特征提取时间上作了改进。粗匹配阶段,用双直方图(TCH)哈希算法进行模板匹配,找到与模板最相似的图像区域,缩小ORB特征提取的范围。细匹配阶段,在找到的最相似区域,用高速的ORB算子提取和描述特征点。最后,用欧氏距离法进行特征向量的匹配。由于特征提取的范围被缩小到一个很小的区域,总匹配时间大大减少。实验结果表明,文中提出的图像匹配算法,在保持高匹配鲁棒性的前提下,与SIFT、SURF和ORB算法相比,匹配速度有了很大提高。