本文選題：密集匹配 + 概率松弛�。� 參考：《遙感信息》2017年03期

【摘要】：針對近景影像存在的弱紋理、遮擋問題,提出一種基于改進(jìn)的DAISY描述子和概率松弛的近景影像密集匹配方法。首先,利用SURF提取種子點構(gòu)建初始視差圖,根據(jù)影像核線方向改進(jìn)DAISY描述子的主方向,以影像核線方向的反方向?qū)μ卣髅枋鲎舆M(jìn)行掩膜處理,進(jìn)而對興趣點進(jìn)行特征描述。隨后,通過松弛迭代的候選點篩選策略漸進(jìn)地獲取正確率占優(yōu)的特征匹配點。實驗表明,相對于傳統(tǒng)概率松弛匹配算法,該算法克服了近景影像中弱紋理及遮擋問題導(dǎo)致的誤匹配,匹配點數(shù)目提高了2倍左右,具有較高的匹配點密集程度和可靠性。
[Abstract]:Aiming at the problem of weak texture and occlusion in close-range images, a new close-range image matching method based on improved DAISY descriptor and probability relaxation is proposed. Firstly, the initial parallax map is constructed by using SURF to extract seed points. The main direction of the DAISY descriptor is improved according to the direction of the image kernel line, and the feature descriptor is masked by the reverse direction of the image kernel line, and then the feature of the point of interest is described. Then, the candidate point selection strategy of relaxation iteration is used to obtain the feature matching points with dominant accuracy gradually. Experiments show that compared with the traditional probabilistic relaxation matching algorithm, the algorithm overcomes the mismatch caused by weak texture and occlusion in close-range images, and the number of matching points is increased by about two times, and the algorithm has a higher density and reliability of matching points.
【作者單位】： 安徽省(水利部淮河水利委員會)水利科學(xué)研究院;
【分類號】：P23

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1933973