基于AGAST-BRIEF的图像匹配融合算法

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。