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作者：邱丽君南京邮电大学

学位级别：硕士

传统的图像匹配算法已经无法处理复杂多变的图像数据,实践表明,结合图像的特征进行匹配效果更好。图像的局部特征由于不容易受环境变化的影响而越来越多的被应用到匹配算法中。如何提高基于图像局部特征的匹配算法的准确率和效率,是目... 详细信息

传统的图像匹配算法已经无法处理复杂多变的图像数据,实践表明,结合图像的特征进行匹配效果更好。图像的局部特征由于不容易受环境变化的影响而越来越多的被应用到匹配算法中。如何提高基于图像局部特征的匹配算法的准确率和效率,是目前图像匹配领域的研究热点之一。本文对基于图像局部特征的匹配算法进行研究,主要工作如下:(1)为提高匹配的准确率,提出一种基于Contourlet变换的局部特征描述匹配算法。首先对图像进行Canny边缘检测,剔除图像DoG空间极值点中的边缘点。这样得到的特征点既去除了不稳定的边缘点的影响,又保证了独特性。然后,用Contourlet变换对特征点进行描述,降低特征描述子维度的同时,引入了全局纹理信息,使算法能够正确匹配具有多个局部相似区域的图像。最后,用街区距离和棋盘距离的数乘距离作为特征描述子匹配的依据。仿真实验表明,该算法的匹配准确率高于SIFT算法。(2)本文提出一种双直方图哈希特征提取算法,降低了特征提取的复杂度,然后将它和ORB算法结合,提出一种两步骤的局部特征匹配算法。粗匹配阶段,用双直方图哈希算法匹配到目标的大致位置区域。细匹配阶段,在上述区域中进行快速ORB特征匹配。粗匹配为细匹配阶段的特征提取缩小了范围。实验结果表明,在保持算法的匹配准确率前提下,算法的匹配时间比SIFT、SURF和ORB算法缩短了。(3)传统局部特征匹配算法忽略了彩色信息,且对局部形状相似区域的误匹配率高,本文对此进行改进,提出了融合颜色不变量和形状信息的图像匹配算法。首先提取图像的颜色不变量作为特征检测的输入,用改进的GLOH算法进行特征描述。然后,为解决误匹配问题,提取特征点的主曲率信息进行全局形状描述。最后,将两种描述子融合匹配。仿真实验表明,该算法在局部形状特征相似、光照变化和图像模糊等情况下,匹配准确率优于历史文献中其他3种相关算法。

关键词：图像匹配 Contourlet变换 SIFT 双直方图哈希算法 ORB GLOH

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一种快速的两步骤图像匹配新算法

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计算机技术与发展 2015年第8期25卷 67-70页

作者：邱丽君唐加山南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学理学院江苏南京210023

图像匹配时间包括特征提取时间和特征点匹配时间,减少特征提取时间,能够大大提高图像匹配效率。目前,普遍的匹配算法对整幅图像进行特征提取,当图像较大时,特征提取时间长,影响匹配效率。文中提出一种由粗到细的两步骤快速图像匹配新算... 详细信息

图像匹配时间包括特征提取时间和特征点匹配时间,减少特征提取时间,能够大大提高图像匹配效率。目前,普遍的匹配算法对整幅图像进行特征提取,当图像较大时,特征提取时间长,影响匹配效率。文中提出一种由粗到细的两步骤快速图像匹配新算法,这种算法在特征提取时间上作了改进。粗匹配阶段,用双直方图(TCH)哈希算法进行模板匹配,找到与模板最相似的图像区域,缩小ORB特征提取的范围。细匹配阶段,在找到的最相似区域,用高速的ORB算子提取和描述特征点。最后,用欧氏距离法进行特征向量的匹配。由于特征提取的范围被缩小到一个很小的区域,总匹配时间大大减少。实验结果表明,文中提出的图像匹配算法,在保持高匹配鲁棒性的前提下,与SIFT、SURF和ORB算法相比,匹配速度有了很大提高。

关键词：由粗到细快速图像匹配双直方图哈希算法 ORB算子

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