基于图像深度信息的尺度不变特征变换算法误匹配点对剔除

基于图像深度信息的尺度不变特征变换算法误匹配点对剔

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刘政;刘本永

【期刊名称】《计算机应用》 【年(卷),期】2014(034)012

【摘要】特征点匹配是基于特征点的图像配准技术中的一个重要环节.针对现有基于尺度不变特征变换(SIFT)图像配准技术特征点匹配不理想,也无法较客观、快速地筛选正确匹配点对的问题,提出结合图像深度信息进行特征点误匹配筛选剔除的方法.该算法首先根据模糊聚焦线索和机器学习算法估计出待配准图像的深度信息图,再提取SIFT特征点,并在特征点匹配环节利用随机抽样一致性(RANSAC)算法迭代循环,结合深度局部连续性的原理来进一步提高匹配精度.实验结果表明,该算法具有很好的误匹配点对剔除功能. 【总页数】6页(3554-3559)

【关键词】图像配准;深度估计;特征点误匹配;随机抽样一致性;尺度不变特征变换特征点

【作者】刘政;刘本永

【作者单位】贵州大学计算机科学与技术学院,贵阳550025;贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025 【正文语种】中文 【中图分类】TP391.4 【相关文献】

1.基于典型相关分析方法的尺度不变特征变换误匹配剔除 [J], 赵伟; 田铮; 杨丽

娟; 延伟东; 温金环

2.尺度不变特征变换算法在图像配准中的应用 [J], 李铁军; 陈哲; 王任享 3.基于彩色信息的尺度不变特征变换图像特征点提取与匹配 [J], 吴寅初; 马戎 4.一种基于图像特征点信息的误匹配点剔除改进算法 [J], 胡松; 李超; 王传银; 杨明

5.基于尺度不变特征点匹配的太阳磁场图像配准与定位方法 [J], 杨盼; 曾曙光; 刘锁; 郑胜; 林钢华; 何慧灵

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