本文選題：特征匹配　切入點(diǎn)：點(diǎn)匹配　出處：《計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報》2017年02期

【摘要】：為克服單點(diǎn)描述子匹配數(shù)量少、匹配正確率低等問題,提出一種三角組合約束下的尺度不變特征描述子.首先利用幾何約束將滿足條件的3個特征點(diǎn)組合為三角形;然后利用三角形內(nèi)切圓半徑作為支撐區(qū)域確定的依據(jù),對獲取的三角形構(gòu)建尺度不變的特征描述子并進(jìn)行匹配;最后根據(jù)支撐區(qū)域主方向信息將三角形匹配轉(zhuǎn)換為點(diǎn)匹配,并利用重復(fù)匹配出現(xiàn)的概率去除錯誤匹配.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法不僅對旋轉(zhuǎn)、尺度變化、視角變化、JPEG壓縮等圖像變化具有魯棒性,而且匹配的特征點(diǎn)數(shù)量多、匹配準(zhǔn)確率較高.
[Abstract]:In order to overcome the problems of small number of single - point descriptions and low matching accuracy , this paper proposes a kind of invariant feature descriptor under the constraint of triangular combination . Firstly , the three feature points satisfying the condition are combined into triangles by using geometric constraints . Finally , using the radius of the triangle inscribed circle as the basis for the determination of the supporting area , the obtained triangle is transformed into the invariant feature descriptor and the error - matching is removed by the probability of repeated matching . The experimental results show that the method not only has robustness to the changes of rotation , scale , angle of view , JPEG compression and other image changes , but also the matching feature points are many , and the matching accuracy is high .

【作者單位】： 河南理工大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61572173,61472119,61472373,61401150) 河南理工大學(xué)創(chuàng)新型科研團(tuán)隊資助計劃(T2014-3);河南理工大學(xué)杰出青年基金(J2013-2)
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1681198