基于稀疏结构的图像特征匹配算法

• 作者: 包晓安 张俊为 桂江生 王强 胡玲玲 詹秀娟
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 稀疏结构 相似度 描述子 直方图 特征匹配
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 178-183
• 页数: 6页
• 字数: 4985字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006315

摘要

对图像进行全局的特征点检测耗时较长, 而且全局特征稳定性不好, 这就造成算法的运行速度慢和匹配准确率低, 达不到令人满意的匹配效果. 在尺度不变特征变换(SIFT)的基础上, 通过引入稀疏结构的概念, 提出了一种基于稀疏结构的图像特征匹配算法(SSM). 通过稀疏度函数获得像素点的稀疏度值, 筛选出稀疏度高的像素点所在的区域, 并对该区域进行SIFT特征点检测, 通过最佳描述子实现特征匹配. 将SSM算法与几种经典算法相比, 实验结果表明, 本文算法在特征匹配速度和匹配准确率上相比于原算法都有较明显的提高, 能够用于目标实时跟踪、图像检索和全景图像拼接等领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂江生	浙江理工大学信息学院	26	58	5.0	6.0
2	包晓安	浙江理工大学信息学院	80	324	9.0	15.0
3	王强	浙江理工大学信息学院	8	21	3.0	4.0
4	胡玲玲	浙江理工大学信息学院	9	25	3.0	4.0
5	詹秀娟	浙江理工大学信息学院	2	12	2.0	2.0
6	张俊为	浙江理工大学信息学院	9	13	2.0	3.0