融合颜色与光照信息的改进AKAZE图像匹配算法

• 作者: 张宇 胡立坤 黄彬
• 来源期刊: 计算机工程
• 关键词: 图像匹配 AKAZE算法 颜色补偿 光照补偿 冗余特征点
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理|Graphics and Image Processing
• 页码范围: 225-233
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0057709

摘要

传统AKAZE算法主要以图像的灰度信息作为输入,忽略了颜色与光照信息,且存在过多的冗余特征点.提出一种融合颜色与光照信息的改进图像匹配算法.在图像原始灰度信息中增加颜色补偿量和光照补偿量,克服传统AKAZE算法未利用颜色和光照信息来区分同名点的缺点.在特征点邻域内计算欧式距离和区域重复率以确定重叠程度较高的相邻特征点,比较相邻特征点的响应强度,将响应强度值较小的特征点作为冗余点并删除.在图像匹配后利用随机一致性算法剔除误匹配点对,通过并行运算对算法进行加速.实验结果表明,该算法可以有效识别同名点并剔除图像中的冗余点,运行效率优于SIFT和SURF等算法.