基于曲率特征与改进的RANSAC策略的图像匹配算法

作     者：王瑜 禹秋民 WANG Yu;YU Qiu-min

作者机构：汉江师范学院计算机科学系湖北十堰442000 湖南师范大学数学与计算机科学学院湖南长沙410006 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2018年第39卷第12期

页      面：3791-3796页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61134006) 湖北省教育厅科学技术研究基金项目(B2017217) 

主　　题：图像匹配 Harris算法 Haar小波 曲率特征 欧氏距离 RANSAC算法 

摘      要：为解决当前图像匹配算法主要利用图像梯度特征完成匹配,导致其存在较多误配率的不足,提出基于曲率特征与改进RANSAC的图像匹配算法。引入Harris算子,对图像特征点进行检测,利用这些特征点对应的尺度特征定义特征点优化模型;基于Haar小波,获取特征点对应的特征方向,构造同心圆,求取圆内指定方向的曲率特征,获取特征描述符;计算特征点对应的欧氏距离,完成图像特征点匹配;设计几何距离度量模型,改进RANSAC(random sample consensus)策略,剔除错误匹配特征点。实验结果表明,与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的匹配正确度与鲁棒性。