基于聚类和马氏距离的多角度SURF图像匹配算法

• 作者: 兰红 王秋丽
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像匹配 快速鲁棒特征(SURF)算法 聚类算法 马氏距离 仿射不变性
• 年，卷（期）: 2016,（21）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 211-217
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4961字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1501-0110

摘要

对具有不同旋转角度和变化的图像进行匹配是图像识别中的技术难点，SURF算法在多角度图像的特征点检测和匹配过程中存在易受噪声点干扰、产生误匹配从而导致匹配效率低等不足。结合聚类和马氏距离，提出一种改进的多角度SURF图像匹配算法。首先利用聚类算法对原有算法提取的特征点进行噪声剔除处理，生成新的特征点数据集；然后利用马氏距离能够有效考虑整体相关性及其具有仿射不变性等特点，将SURF算法中的欧式距离用马氏距离替代。实验应用于多角度图像匹配时，改进算法较原SURF算法在匹配效率和准确率上有明显提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	兰红	江西理工大学信息工程学院	66	377	11.0	16.0
2	王秋丽	江西理工大学信息工程学院	5	11	2.0	3.0