基于改进网格划分统计的特征点快速匹配方法

• 作者: 王祖武 陈方杰 韩军
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 图像处理 图像匹配 特征点匹配 网格划分统计
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 231-235
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.08.048

摘要

针对图像特征点匹配算法大多存在数据量大和计算耗时长等问题,提出一种改进网格划分统计的特征点快速匹配算法;首先将图像的长宽比作为约束项,把图像划分成多个非重叠的方形状网格,并统计网格内的粗匹配特征点数量,然后利用改进的五宫格统计方法剔除错误匹配,即将特征点所在网格的相邻对称的4个网格作为邻域范围,把五宫格特征分数与新提出的阈值公式计算的值进行比较,最终得到精匹配特征点集;在OxFord数据集和实际拍摄的无人机遥感图像上,将文章算法与多种算法进行比较,实验结果表明,该方法在保证精确率和召回率接近当前最新的特征点快速匹配算法的情况下,运行速度相对提高了35.6％,证明了特征点匹配的实时性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩军	上海大学通信与信息工程学院	39	215	9.0	13.0
3	陈方杰	上海大学通信与信息工程学院	4	0	0.0	0.0
9	王祖武	上海大学通信与信息工程学院	5	0	0.0	0.0