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基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法
被引量：
77
1
作者
赵璐璐
耿国华
+1 位作者
李康
何阿静
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第3期921-923,共3页
针对高维特征向量存在的最近邻匹配正确率低的问题,提出了一种基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法。首先用Fast-Hessian检测子进行特征点检测,并生成SURF特征描述向量;然后通过快速近似最近邻搜索算法得到初匹配点对,再对得出...
针对高维特征向量存在的最近邻匹配正确率低的问题,提出了一种基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法。首先用Fast-Hessian检测子进行特征点检测,并生成SURF特征描述向量;然后通过快速近似最近邻搜索算法得到初匹配点对,再对得出的单向匹配结果进行双向匹配;最后采用鲁棒性较好的PROSAC算法进一步剔除误匹配点对。实验证明了该算法不仅提高了SURF算法匹配的正确率,还保证了算法的实时性。
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关键词
图像匹配
快速近似邻近点搜索
加速鲁棒特征
改进的样本一致性
双向匹配
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题名
基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法
被引量：
77
1
作者
赵璐璐
耿国华
李康
何阿静
机构
西北大学信息科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第3期921-923,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(61170203)
国家"973"计划前期研究专项基金资助项目(2011CB311802)
+5 种基金
国家教育部博士点基金资助项目(200806970014)
陕西省自然科学基金资助项目(2011JQ8001
2010JQ8011
虚拟现实应用教育部工程研究中心开放基金资助项目(MEOBNUEVRA200903)
陕西省教育厅资助项目(09JK738
12JK0730)
文摘
针对高维特征向量存在的最近邻匹配正确率低的问题,提出了一种基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法。首先用Fast-Hessian检测子进行特征点检测,并生成SURF特征描述向量;然后通过快速近似最近邻搜索算法得到初匹配点对,再对得出的单向匹配结果进行双向匹配;最后采用鲁棒性较好的PROSAC算法进一步剔除误匹配点对。实验证明了该算法不仅提高了SURF算法匹配的正确率,还保证了算法的实时性。
关键词
图像匹配
快速近似邻近点搜索
加速鲁棒特征
改进的样本一致性
双向匹配
Keywords
images matching
FLANN
SURF（ speeded up robust features）
PROSAC
bidirectional matching
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法
赵璐璐
耿国华
李康
何阿静
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013
77
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