文件名称：论文研究-基于三角网下的仿射不变几何约束的图像匹配算法研究.pdf
文件大小：1.74MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 15:25:09
图像匹配,Delaunay三角网,仿射不变几何约束,SURF机制,Hessian矩阵
针对当前图像匹配方法的鲁棒性差、误配率较高及效率较低等不足，提出了基于三角网下的仿射不变几何约束的图像匹配算法。在尺度空间上通过Hessian矩阵对特征点进行检测，利用子块的三角特征与对角特征SURF（speeded up robust features）机制进行改进，用于生成新的特征描述子，并通过定义阈值评估策略对图像特征点进行匹配，从而生成了初始匹配点；然后，引入Delaunay三角网，对初始匹配点进行聚类，以获取匹配三角形，将三角形以外的无效特征点剔除；最后，引入仿射不变几何约束，对匹配三角形进行细化，通过细化的匹配三角形获取最终的匹配特征点，有效剔除误配点，进一步提高配准精度。仿真结果表明，与当前图像匹配算法相比，所提算法具有更好的鲁棒性，且其具有更佳的匹配精度与效率，有效剔除了误配点。