【摘要】：在圖像配準(zhǔn),圖像融合,目標(biāo)識別,圖像拼接等領(lǐng)域中,運(yùn)用SIFT描述子進(jìn)行特征匹配是一種常用方法,針對傳統(tǒng)的消除誤匹配的RANSAC算法迭代次數(shù)多,計算復(fù)雜度較大,在SIFT特征匹配中誤配率高的問題,增加了一個原始匹配點對的前道處理環(huán)節(jié),引入匹配點對的幾何特征定義,根據(jù)匹配點對的最近鄰點和次近鄰點角度差在一定閾值范圍內(nèi)建立預(yù)處理模型,剔除誤匹配點,減少了參與RANSAC的數(shù)據(jù)量,提高了RANSAC的運(yùn)行效率。實驗結(jié)果表明:與未增加前道處理的RANSAC算法相比,基本消除了誤匹配點,提高了圖像匹配的準(zhǔn)確率。
[Abstract]:In the fields of image registration, image fusion, target recognition and image mosaic, feature matching using SIFT descriptor is a common method. The traditional RANSAC algorithm for eliminating mismatch has many iterations and high computational complexity. In the problem of high mismatch rate in SIFT feature matching, a previous processing link of original matching point pair is added, and the geometric feature definition of matching point pair is introduced. According to the angle difference between the nearest neighbor point and the next nearest neighbor point of the matching point pair, the preprocessing model is established within a certain threshold range, and the mismatch point is eliminated, the amount of data involved in the RANSAC is reduced, and the efficiency of the RANSAC operation is improved. The experimental results show that the mismatch points are eliminated and the accuracy of image matching is improved compared with the RANSAC algorithm which does not increase the previous processing.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【基金】：江蘇省六大人才高峰基金資助項目(2012-WLW-006)
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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5 藺，

本文編號：2255365