基于显著性检测的图像匹配

• 作者: 刘超
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 显著性检测 SIFT 图像匹配 特征点提取 特征点匹配
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 92-98
• 页数: 7页
• 分类号: TP751
• 字数: 5975字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2016.03.020

摘要

为了提高图像匹配正确率和匹配效率,结合图像显著性检测和尺度不变特征变换(SIFT)特征提取,改进了基于尺度不变特征变换的图像匹配算法.首先对待匹配图像进行图像显著性检测并提取感兴趣区域,然后对显著区域进行尺度不变特征变换特征点的提取,最后与图像库图像进行匹配.对基于全局区域对比度(RC)模型进行了相应的改进,加入了超像素分割和中心对比度分析.特征点提取和匹配采用尺度不变特征变换(SIFT)算法,最后利用随机抽样一致拟合(RANSAC)算法去除错误的匹配点,完成图像的正确匹配.实验表明:结合显著性检测的图像匹配算法可以剔除待匹配图像中大量背景特征点,提高匹配效率以及匹配正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘超	北京信息科技大学理学院	26	79	4.0	7.0