基于FAST和SURF的特征点快速匹配算法

作者：产叶林; 胡新平^*

来源：计算机工程与设计, 2019, 40(12): 3500-3504.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2019.12.023

• 特征点匹配
• FAST检测
• 加速鲁棒特征
• K-Means算法
• 随机采样一致性

为解决传统印刷电路板(PCB)图像配准过程中匹配耗时和错配率较高的问题,提出一种基于FAST-SURF的特征点匹配优化算法。利用FAST算法快速提取特征点,利用SURF的64维描述子进行准确的特征描述,在匹配阶段使用K-Means算法优化匹配结果,通过RANSAC算法进行一致性检查,消除误匹配点。实验结果表明,与传统的SURFRANSAC算法相比,该算法提高了匹配正确率,减少了匹配时间,实现了PCB图像特征的快速匹配。

• 单位
  南通大学