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题名基于AGAST-BRIEF的图像匹配融合算法
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作者
谷学静
刘艳佳
周记帆
肖军发
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机构
华北理工大学电气工程学院
唐山市数字媒体工程技术研究中心
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出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2024年第10期78-83,110,共7页
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基金
唐山市沉浸式虚拟环境三维仿真基础创新团队项目(18130221A)。
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文摘
针对传统算法AGAST在图像处于复杂场景条件下进行图像检测时,造成图像匹配结果精度低和实时性差等问题,提出一种基于AGAST-BRIEF的图像匹配融合算法。首先,利用高斯滤波对图像进行预处理,实现去除图像噪声干扰,保留图像边缘信息的效果,通过AGAST与尺度空间理论相结合进行特征提取;然后,使用BRIEF描述子对图像中的关键点进行描述,提高特征匹配效率;最后,采用FLANN算法得到初次匹配对,使用GMS与改进的RANSAC算法对初次匹配结果进行二次筛选,得到图像特征精匹配。实验结果表明:所提算法相较于SIFT、AKAZE、KAZE算法匹配准确率提高,匹配运行时间最短,具有良好的鲁棒性。
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关键词
图像匹配
快速最近邻逼近搜索函数库(FLANN)
自适应通用加速分割检测(AGAST)
二进制鲁棒独立基本特征(BRIEF)
基于网格的运动统计(GMS)
随机抽样一致算法(RANSAC)
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Keywords
image matching
FLANN
AGAST
BRIEF
GMS
RANSAC
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进CenSurE-star的图像匹配算法
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作者
谷学静
楚一凡
肖军发
周记帆
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机构
华北理工大学电气工程学院
唐山市数字媒体工程技术研究中心
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期1759-1766,共8页
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基金
唐山市沉浸式虚拟环境三维仿真基础创新团队项目(No.18130221A)资助。
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文摘
针对传统局部特征匹配算法在复杂场景中匹配精度低、实时性差的问题,提出一种基于CenSurE-star融合边缘化外点的图像匹配方法。首先对模板图像和待匹配图像进行快速引导滤波预处理;随后提出一种自适应阈值的CenSurE-star算法进行特征检测;其次,本文首次将BEBELID(Boosted efficient binary local image descriptor)描述符和改进的CenSurE-star算法相结合,利用基于机器学习的分类方法得到高效的二值描述符;最后引入MAGSAC++(Mar-ginalizing Sample Consensus)算法边缘化外点得到空间几何变换关系,剔除初步匹配中存在的误匹配,提高匹配精度。通过标准牛津数据集实验对比,相较于BRISK、ORB、AKAZE、传统CenSurE-star算法,该方法的特征点分布更均匀、误匹配点更少,在模糊、光照、视点、尺度变化方面拥有更强的鲁棒性,提高了算法在复杂场景中的匹配精度,实时性也进一步提升。
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关键词
图像匹配
快速引导滤波
CenSurE-star特征
BEBELID描述符
边缘化外点
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Keywords
image matching
fast guided filtering
CenSurE star
BEBELID
MAGSAC++
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN911.73
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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