基于改进网格运动统计特征的图像匹配算法

作者：朱成德; 李志伟^*; 王凯; 高燕; 郭亨长

来源：计算机应用, 2019, 39(08): 2396-2401.

• 图像匹配
• 特征点匹配
• 距离相似性
• 误匹配
• 网格运动统计

为了解决尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像匹配中匹配正确率低、耗时长等问题,提出一种基于改进网格运动统计特征RANSAC-GMS的图像匹配算法。首先,利用快速旋转不变性特征(ORB)算法对图像进行预匹配,对预匹配的特征点采用网格运动统计(GMS)来支持估计量以实现正确匹配点与错误匹配点的区分;然后,采用改进的随机抽样一致性(RANSAC)算法通过匹配点间的距离相似性对特征点进行筛选,并采用评价函数对筛选后的新数据集进行重新整理,进而实现对误匹配点的剔除。采用Oxford标准图库和现实中拍摄的图像对图像匹配算法进行测试对比,实验结果表明,所提算法在图像匹配中的平均匹配正确率达到91%以上;与GMS、SIFT、ORB等算法相比,该改进算法的近景匹配正确率和远景匹配正确率分别最少提高了16. 15个百分点和3. 56个百分点,说明它能有效剔除误匹配点,进一步提高图像匹配精度。

• 单位
  上海工程技术大学; 上海晨光文具股份有限公司