POKD-tree:一种有效的SIFT图像特征点匹配方法

作     者：董本志 龙建勇 景维鹏 DONG Benzhi;LONG Jianyong;JING Weipeng

作者机构：东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2017年第53卷第16期

页      面：182-186页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(No.31370565 No.61300098) 哈尔滨市人才项目专项(No.2015RAYXJ005) 

主　　题：POKD-tree算法 分区直线 对应搜索 交叉搜索 匹配效率 

摘      要：为解决SIFT算法计算复杂,且算法效率不高的问题,提出了POKD-tree算法(分区优化kd树搜索算法)。首先,利用SIFT算法提取图像的特征点,以图像特征点集在X和Y方向中跨度最大的方向为分区直线的方向,计算图像特征点集的质心,用通过质心的分区直线来进行图像分区;采用欧式距离对图像进行特征点匹配,首先进行对应搜索匹配,同时为了解决分区误差,在进行对应搜索之后再进行交叉搜索。通过实验证明,POKD-tree算法在匹配的效率上要优于BBF算法和RKD-tree算法。