基于改进FREAK的图像匹配算法

• 作者: 王江文 钱军浩 黄坤
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像匹配 FREAK算法 局部二值模式 特征点匹配 描述符
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 250-257
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5092字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0055349

摘要

为提升图像匹配算法的实时性和鲁棒性,提出一种基于改进FREAK的特征点匹配算法.将经典FREAK算法的8层视网膜模型简化为5层,根据贪婪搜索算法选取64组感受野点对,以在减少运算开销的同时尽量保留有效的点对信息.在此基础上,设计一种具有方向不变性的LBP算法对每个感受野进行编码,从而提高描述符的区分度.实验结果表明,与FREAK、BRISK等算法相比,该算法具有最小的描述符尺寸,且在多数场景下,其运算更快,精度更高,更适合光照变化复杂的环境.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱军浩	江南大学物联网工程学院	53	83	6.0	7.0
2	王江文	西南交通大学牵引动力国家重点实验室	7	14	3.0	3.0
3	黄坤	江南大学物联网工程学院	1	0	0.0	0.0