图像特征检测与匹配方法研究综述

• 作者: 刘波 唐亮贵 唐灿
• 来源期刊: 南京信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像特征检测 描述子 匹配算法 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 261-273
• 页数: 13页
• 分类号: TP13
• 字数: 12245字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13878/j.cnki.jnuist.2020.03.001

摘要

几十年来,图像特征检测与匹配一直是图像处理的最核心领域之一,是计算机视觉的基石.没有特征检测与匹配就没有SLAM、Sfm、AR、通用图像检索、图像配准、全景图像等视觉任务.本文在回顾几十年来的经典检测算法的基础上,阐述了引用最新的以深度学习为首的机器学习算法后,在本领域取得的最新进展,包括特征点、局部特征子、全局特征子、匹配及优化、端到端框架等所有关键点,展示了算法各自的优缺点.总而言之,面对工业界的宽基线、实时、低算力检测的要求,图像特征检测和匹配仍然是一项未能完整攻克的任务,融合特征点、局部特征子、全局特征子、匹配及优化的多任务全局框架成为未来发展的趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐亮贵	重庆工商大学计算机科学与信息工程学院	20	170	9.0	12.0
2	刘波	重庆工商大学计算机科学与信息工程学院	20	84	6.0	8.0
3	唐灿	重庆工商大学计算机科学与信息工程学院	10	164	7.0	10.0