基于网格运动统计的自适应图像特征匹配算法

• 作者: 柳长安 艾壮 赵丽娟
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 网格运动统计 特征点 网格划分 自适应 误匹配剔除
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 面向机器人的图像识别
• 页码范围: 37-40,54
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.200107

摘要

针对网格运动统计(GMS)算法性能依赖特征点数量且当特征点检测较少时存在误匹配集中的问题,结合一致性约束思想,提出了一种基于网格运动统计的自适应特征匹配算法.首先对待检测图像引入网格划分,依次对每个网格区域设置自适应阈值并进行特征点检测;然后使用旋转特性的二进制描述(rBRIEF)算法对特征点描述并基于汉明距离完成特征点匹配;最后采用GMS算法做初次误匹配点剔除,利用随机抽样一致算法筛选出精确匹配点.实验结果表明:该算法能有效剔除误匹配点,提升匹配质量且实时性高,对于低纹理结构的图像匹配也具有很好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柳长安	华北电力大学控制与计算机工程学院	79	858	13.0	26.0
2	赵丽娟	华北电力大学控制与计算机工程学院	44	314	9.0	16.0
3	艾壮	华北电力大学控制与计算机工程学院	1	0	0.0	0.0