场景判断增强SURF影像匹配算法

SURF特征匹配算法进行特征匹配操作时,会受到边缘线上大量相似点特征等因素的影响,特征匹配结果往往不会达到预期的效果,在纹理特征复杂的场景区域,其匹配精度会变得更低。为了实现在复杂场景中连续影像帧之间高质量的特征匹配,本文提出了一种基于场景判断的改进SURF影像匹配算法。该方法以GC-SURF特征匹配算法为基础,在初始匹配与几何对应匹配阶段增加了变换矩阵评估机制。首先,采用本文算法构建两帧影像间的变换关系模型,求解基础矩阵与单应矩阵;然后,通过变换矩阵评估策略,对上一步求得的基础矩阵与单应矩阵进行评估,判断影像场景的立体程度,根据场景立体程度选择相应的变换矩阵;最后,根据选择的变换矩阵进行后续几何对应匹配。对ICL-NUIM数据的综合试验表明,本文算法能够取得更高质量的匹配效果。

一种改进SURF的视觉影像匹配算法

视觉影像经常存在纹理情况复杂和动态模糊等情况,严重降低了连续影像间各类特征的相似性,导致传统的匹配算法难以获得准确、稳定、分布良好的影像匹配,影响后续影像处理中各类信息的获取。针对上述情况,本文提出了一种改进SURF视觉影像匹配方法。该方法包括特征提取、初始匹配和对应匹配3个步骤。首先,利用SURF特征匹配方法提取足够且分布良好的特征点;其次,进行初始匹配,得到一些正确的匹配点对及影像对之间的初始投影变换关系;最后,采用几何对应匹配策略进行匹配传播,得到更可靠的匹配结果。通过图像对之间的几何关系,几何对应匹配能够发现比初始SURF算法更合适的匹配结果。对TUM数据综合试验表明,该算法简单快速,匹配精度高。