基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法

作     者：张洁玉 白小晶 徐丽燕 陈强 夏德深 ZHANG Jie-ya;BAI Xiao-jing;XU Li-yan;CHEN Qiang;XIA De-shen

作者机构：南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094 

出 版 物：《中国图象图形学报》 (Journal of Image and Graphics)

年 卷 期：2009年第14卷第7期

页      面：1369-1377页

核心收录：

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：国家自然科学基金项目(60773172 60805003) 江苏省博士后基金项目(AD41158) 

主　　题：空间分布描述符 SIFT特征描述符 独特性 校正误匹配 

摘      要：针对SIFT(scale invariant feature transform)特征描述符因仅利用特征点的局部邻域信息而对散落在图像内相似结构中的点极易发生误匹配的现象,提出了一种基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配;然后对于匹配结果中的特征点,再利用图像轮廓像素点对该点的空间分布信息进行重新描述,以形成一种独特性更高的空间分布描述符;最后运用此种描述符,对匹配结果中存在的一对多和一对一的错误匹配形式,分别采取两种不同的匹配策略进行校正。以真实图像进行的实验结果表明,该方法与RANSAC(随机抽样一致性)算法相比,其在不损失正确匹配的前提下,能够真正提高正确匹配率。