基于SVD-SURF的宽基线鲁棒景象匹配算法

作者：李耀军; 潘泉; 赵春晖

来源：火控雷达技术, 2013, (04): 1-10.

DOI：10.19472/j.cnki.1008-8652.2013.04.001

• 奇异值分解
• 快速鲁棒特征
• Hessian矩阵
• 随机采样一致性
• 景象匹配 singular value decomposition(SVD)
• speed-up robust feather(SURF)
• Hessian matrix
• random sam-ple consensus(RANSAC)
• scene matching

提出一种基于SVD-SURF的宽基线鲁棒景象匹配算法。首先,在实时图与基准图奇异值分解的基础上构建SURF尺度空间,运用快速Hessian矩阵定位极值点;然后,计算出图像的64维SURF描述子;最后,通过Hessian矩阵迹进行特征点匹配,并利用RANSAC参数估计方法剔除出格点,从而实现位置参数的精确估计。实测航空图像序列位置估计实验表明了该景象匹配算法对图像的旋转、尺度变换及噪声不敏感,具有较强的实时性、精确性和鲁棒性。

• 单位
  西北工业大学; 西安电子工程研究所