發(fā)布時間：2021-12-28 04:22

　　針對當前圖像匹配方法的魯棒性差、誤配率較高及效率較低等不足,提出了基于三角網(wǎng)下的仿射不變幾何約束的圖像匹配算法。在尺度空間上通過Hessian矩陣對特征點進行檢測,利用子塊的三角特征與對角特征SURF（speeded up robust features）機制進行改進,用于生成新的特征描述子,并通過定義閾值評估策略對圖像特征點進行匹配,從而生成了初始匹配點;然后,引入Delaunay三角網(wǎng),對初始匹配點進行聚類,以獲取匹配三角形,將三角形以外的無效特征點剔除;最后,引入仿射不變幾何約束,對匹配三角形進行細化,通過細化的匹配三角形獲取最終的匹配特征點,有效剔除誤配點,進一步提高配準精度。仿真結(jié)果表明,與當前圖像匹配算法相比,所提算法具有更好的魯棒性,且其具有更佳的匹配精度與效率,有效剔除了誤配點。 

【文章來源】：計算機應(yīng)用研究. 2017,34(08)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

中左圖坐標旋轉(zhuǎn)后在右圖中對應(yīng)的坐標(x1，y1)及(x2，y2)

中左圖坐標旋轉(zhuǎn)后在右圖中對應(yīng)的坐標(x1，y1)及(x2，y2)

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3553393