基于奇异值分解结合Harris的快速匹配方法研究

• 作者: 方文辉 陈熙源
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 快速匹配 奇异值分解 Harris RANSAC
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 87-90,96
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3570字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2018.07.020

摘要

针对室内环境下视觉图像匹配速度慢、精度低等问题,提出一种基于奇异值分解结合Harris的快速匹配新方法.随机采集两组相邻的视觉图像作为研究对象,利用奇异值分解(SVD)对视觉图像进行压缩与重构.利用Harris角点检测算法对重构后的视觉图像进行特征角点的检测,然后结合归一化互相关(NCC)算法对视觉图像的特征角点进行一次粗匹配,最后采用随机抽样一致性(RANSAC)方法对粗匹配结果进行校正,实现特征点对的精匹配.实验表明:与传统的归一化互相关模板匹配算法相比,该算法不仅将视觉图像在室内环境下的误匹配率降低至2.35％,而且图像匹配的速率提升了3倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈熙源	东南大学仪器科学与工程学院	77	488	13.0	17.0
2	方文辉	东南大学仪器科学与工程学院	3	4	1.0	2.0