基于Agast-Adaboost的图像匹配算法

• 作者: 徐铸业 赵小强
• 来源期刊: 兰州理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像匹配 尺度空间 Adaboost 局部二进制特征
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 自动化技术与计算机技术
• 页码范围: 110-115
• 页数: 6页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 3687字
• 语种: 中文

摘要

针对传统浮点型特征描述算法误匹配率高、匹配率低的问题,提出了一种基于尺度空间金字塔与AGAST(adaptive and generic accelerated segment test)快速特征提取相融合的局部二进制特征匹配算法(Agast-Adaboost local binary feature matching algorithm,ALBFMA).该算法首先构建高斯尺度空间金字塔,将AGAST与尺度空间融合并提取特征点,然后用改进的Adaboost算法对特征点进行二值描述,生成特征向量,从而提高该算法的匹配速率和匹配精度.实验结果表明:与已有算法相比,该算法具有匹配精度高的优点,并且对光照、尺度及旋转有良好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵小强	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	66	312	10.0	13.0
10	徐铸业	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	2	4	1.0	2.0