一种基于奇异值分解和置信传播的图像匹配算法

• 作者: 屠子美 秦琴 窦建方
• 来源期刊: 上海第二工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像匹配 奇异值分解 邻接矩阵 三角剖分 置信传播 随机抽样一致性
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与应用
• 页码范围: 222-230
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4773字
• 语种: 中文

摘要

图像匹配技术是计算机视觉中一个很重要的问题。当匹配在不同的视角、不同光照、局部遮挡以及复杂背景的情况时,由于特征的可重复性以及区分性下降会导致许多误匹配。针对上述问题,提出了一种提高图像匹配精度方法,这种方法能够去除误匹配的同时恢复丢失的匹配点对。首先采用快速鲁棒性特征(Speeded Up Robust Features, SURF)提取关键点和描述子,从而构建邻接矩阵,然后对邻接矩阵进行奇异值分解获得初始匹配。三角剖分用于提纯初始的匹配,最后通过双图限制恢复丢失的匹配点对。在Oxford数据集测试的实验结果表明,所提出的方法在匹配性能和精度方面,优于随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus, RANSAC)。与此同时,该算法的稳定性也相应提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	窦建方	上海第二工业大学智能制造与控制工程学院	5	1	1.0	1.0
2	秦琴	上海第二工业大学智能制造与控制工程学院	22	65	5.0	7.0
3	屠子美	上海第二工业大学智能制造与控制工程学院	11	10	2.0	3.0