基于WαSH局部特征的立体影像匹配

针对传统方法对影像畸变敏感,难以用于具有较大变形的立体影像匹配的问题,提出了一种基于加权α形状(WαSH)局部区域特征的匹配方法.该方法采用WαSH特征检测算法提取图像的局部特征,并引入特征区域的二阶矩矩阵对椭圆拟合后的特征进行归一化,获得去除仿射变形的影像块;在归一化后的影像块上采用尺度不变特征变换(SIFT)描述算法提取特征描述向量,并基于最近邻与次近邻距离比率(NNDR)匹配测度进行特征匹配,确定同名特征.选用5组代表性影像进行实验.结果表明:提出的方法对发生较大视点变化、尺度+旋转变化、模糊及JPG压缩的影像均能获得正确率较高的匹配结果,与基于最大稳定极值区域(MSER)的匹配方法相比,匹配正确率及匹配效率更高.