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摘要
为了解决大仿射形变场景下,尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)算法的局限性以及仿射尺度不变特征变换(Affine-SIFT, ASIFT)算法运算量大的问题,提出了一种具有近似仿射尺度不变特征的快速图像匹配算法(Fast Approximate-Affine-SIFT, Fast-AASIFT)。该算法具有比ASIFT算法更清晰的物理意义,首先从逆仿射变换出发,对原图进行仿射形变纠正,估计出对应的正射图像;然后在正射图像上进行特征点提取及SIFT描述;最后进行SIFT优化匹配。实验结果表明:大仿射形变场景下,Fast-AASIFT算法依然能匹配到足够多的特征点,且峰值匹配误差<2.5 pixel,平均匹配误差<1.2 pixel,其抗仿射形变能力明显优于SIFT算法,与ASIFT算法相当;Fast-AASIFT算法耗时<0.3倍ASIFT,有效改善了ASIFT算法的耗时问题。可见,Fast-AASIFT算法既有效保证了算法抗仿射形变鲁棒性,又大幅提高了算法效率,对场景重构、场景识别等应用具有重要意义。
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