基于区域自适应模型耦合向量约束的图像匹配算法

• 作者: 张忠华 蒲斌
• 来源期刊: 包装工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像匹配 区域自适应模型 欧氏度量 Hamming距离 向量约束规则 匹配特征点优化
• 年，卷（期）: 2018,（23）
• 所属期刊栏目: 图文信息技术
• 页码范围: 181-190
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19554/j.cnki.1001-3563.2018.23.031

摘要

目的 为了解决提高图像匹配算法的匹配精度与鲁棒性.方法 设计基于区域自适应模型耦合向量约束规则的图像匹配算法.首先引入采用上下文信息的显著性分析方法,提取图像的显著区域和非显著区域.根据区域的显著性特征构造区域自适应模型,用以动态调整FAST算法中的灰度阈值,提取图像中的特征点.然后,通过欧氏度量将特征点邻域内的点分为长、短点集;通过长点集生成特征方向,利用短点集生成特征向量,以获取特征点的描述符.最后,对特征点之间的Hamming距离进行度量,实现特征点的匹配.利用匹配特征点组成的向量建立向量约束规则,对匹配特征点进行优化,完成图像匹配.结果 实验结果表明,与当前图像匹配技术相比,所提算法具有更高的鲁棒性与匹配正确度,当目标旋转角度达到100°时,其匹配准确率仍可达到88.95％.结论 所提算法具有良好的适应性,在遇到几何变换时,具有较好的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张忠华		10	6	2.0	2.0
2	蒲斌		18	35	4.0	5.0