改进的SIFT邻域投票图像匹配算法

作     者：程德强 李腾腾 郭昕 白春梦 徐辉 CHENG De-qiang;LI Teng-teng;GUO Xin;BAI Chun-meng;XU Hui

作者机构：中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 内蒙古智能煤炭有限责任公司内蒙古准格尔旗017100 

基　　金：国家自然科学基金项目(51774281) 江苏省“333高层次人才培养工程”科研基金项目(BRA2016411) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2020年第41卷第1期

页      码：162-168页

摘      要：针对传统图像匹配算法在几何差异场景下匹配精度低的问题,提出一种改进SIFT特征描述符和邻域投票相结合的图像匹配算法。使用8个邻域像素的平均值代替原始极值点,通过SIFT提取图像中的特征点,利用Sobel算子计算特征点的梯度幅度和方向,结合8个仿射形式的同心圆邻域生成64维描述符,根据欧氏距离确定初始匹配点,采用邻域投票的方法剔除错误的匹配点,实现图像的精确匹配。实验结果表明,该算法在显著提高匹配精度的同时缩短了匹配时间,对复杂场景的匹配性能明显提升。

主 题 词：特征匹配 SIFT特征 特征描述 欧氏距离 邻域投票 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2020.01.027

馆 藏 号：203878534...