基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法

• 作者: 夏德深 张洁玉 徐丽燕 白小晶 陈强
• 来源期刊: 中国图象图形学报A
• 学科: 工学
• 关键词: 空间分布描述符 SIFT特征描述符 独特性 校正误匹配
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 图像理解和计算机视觉
• 页码范围: 1369-1377
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5524字
• 语种: 中文

摘要

针对SIFT(scale invariantfeature transform)特征描述符因仅利用特征点的局部邻域信息而对散落在图像内相似结构中的点极易发生误匹配的现象,提出了一种基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法.该方法首先利用SIFT算法进行匹配;然后对于匹配结果中的特征点,再利用图像轮廓像素点对该点的空间分布信息进行重新描述,以形成一种独特性更高的空间分布描述符;最后运用此种描述符,对匹配结果中存在的"一对多"和"一对一"的错误匹配形式,分别采取两种不同的匹配策略进行校正.以真实图像进行的实验结果表明,该方法与RANSAC(随机抽样一致性)算法相比,其在不损失正确匹配的前提下,能够真正提高正确匹配率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏德深	南京理工大学计算机科学与技术学院	220	3601	29.0	48.0
2	陈强	南京理工大学计算机科学与技术学院	91	1365	20.0	33.0
3	徐丽燕	南京理工大学计算机科学与技术学院	12	125	7.0	11.0
4	张洁玉	南京理工大学计算机科学与技术学院	11	117	8.0	10.0
5	白小晶	南京理工大学计算机科学与技术学院	8	79	4.0	8.0