改进的视角鲁棒KAZE特征匹配算法

• 作者: 卢兰鑫 徐志军 曾德佳 沈忱 耿则勋
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 影像匹配 特征匹配 KAZE算法 二阶梯度 透视变换 非线性尺度空间
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 616-625
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6677字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20162403.0616

摘要

针对KAZE特征匹配算法对视角变化敏感,在大视角场景下不能实现正确匹配的问题,提出了一种视角鲁棒的PKAZE(Perspective-KAZE)算法.该算法在原KAZE描述符的基础上,计算特征点邻域内的二阶梯度均值,形成新的扩展的80维描述符;然后利用透视变换模型对待匹配影像进行多视角模拟,在模拟影像上提取改进的KAZE描述符,再进行特征匹配.最后,选取5对含有最多正确匹配数量的影像上的匹配对作为初始结果,利用随机抽样一致算法对初始结果提纯.对多组图像进行了匹配实验,结果表明:与KAZE、尺度不变特征变换(SIFT)和加速鲁棒特征(SURF)算法相比,所提算法对视角变化具有更强的鲁棒性;与透视尺度不变特征(PSIFT)和仿射尺度不变特征(ASIFT)算法相比,本算法匹配正确率更高,分别为PSIFT的2～10倍,ASIFT的2～7倍.提出的算法对视角变化具有很好的鲁棒性,不仅对模拟影像的视角变化很稳健,而且适用于真实三维复杂场景拍摄的大视角影像,具有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈忱	陆军航空兵学院飞行模拟训练系	6	20	2.0	4.0
2	耿则勋		18	94	7.0	9.0
6	徐志军		3	10	1.0	3.0
7	卢兰鑫		2	10	1.0	2.0