基于快速视网膜关键点算法改进的图像匹配方法

传统的仿射尺度不变特征（ASIFT）算法通过模拟仿射变化图像实现完全仿射不变性，但是由于尺度不变特征（SIFT）算法本身的低效造成ASIFT的过程非常耗时，为了实现更为高效的图像匹配，引入快速视网膜关键点（FREAK）算法到ASIFT仿射模型中，并基于Lanczos-4插值进行改进。在匹配过程中基于HAMMING距离实现暴力匹配，并结合随机样本一致性（RANSAC）算法改进对匹配点对的提纯，得到了新的AFREAK算法。该算法既能实现完全仿射不变性，又能实现低耗时和低内存占用。实验结果表明，提出的AFREAK算法处理速度上快于ASIFT近2~3倍，并且可以得到与之相似的匹配效果。