改进的加速鲁棒特征算法在特征匹配中的应用.docxVIP

第21卷第12期2013年12月

光学精密工程

OpticsandPrecisionEngineering

Vol.21No.12Dec.2013

文章编号1004-924X(2013)12-3263-09

改进的加速鲁棒特征算法在特征匹配中的应用

赵立荣1,2,朱玮2*,曹永刚2,柳玉晗2,孙俊喜1(1.长春理工大学通讯与信息学院，吉林长春130031;

2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033)

摘要：提出一种新的多尺度改进加速鲁棒特征(SURF)分块特征匹配算法，定义为Modified-SURF(M-SURF)。此方法在运用图像积分技术的SURF基础上进行分块特征匹配，使计算速度进一步加快；同时使用了基于二阶多尺度模板生成的特征描述子，提高了特征点匹配的鲁棒性。文中首先推导了M-SURF算法二阶多尺度模板公式；然后，介绍了分块匹配的方法，解决了匹配计算速度与精度不能兼得的矛盾，通过实验获得了分块模板的最佳参数；最后，采用欧氏空间最近距离比次近距离的方法衡量匹配的优劣度，利用LMedS方法剔除误匹配点，使匹配精度有较大的提高。对多组图像进行了匹配实验，结果表明：与SURF和尺度不变特征变换(SIFT)算法比较，M-SURF的计算速度提高了28%,匹配精度提高了3%。该算法能够很好地实现特征点的正确匹配，具有很高的使用价值。

关键词：立体匹配；欧氏空间；特征描述子；特征匹配；尺度空间

中图分类号：TP391.4文献标识码：Adoi:10.3788/OPE3263

ApplicationofimprovedSURFalgorithmtofeaturematching

ZHAOLi-rong12,ZHUWei2*,CAOYong-gang2,LIUYu-han2,SUNJun-xi1

(1.CollegeofCommunicationandInformation,ChangchunUniversityofScienceandTechnology,Changchun130031,China;

2.ChangchunInstituteofOptics,FineMechanicsandPhysics,ChineseAcademyofSciences,Changchun130033,China)

*Correspondingauthor,E-mail:zw288515@

Abstract:Anewimprovedmethod,SpeedUpRobustFeatures(SURF)matchingbyimagepartition,ispropoed,whichisdefinedasModified-SURF(M-SURF).Themethodusesthefeaturematchinga-doptinganimageintegralbasedonSURFtospeedupthecomputingspeed,meanwhile,ittakesthesecond-orderfeaturedescriptorsderivedbythesecond-ordermulti-scalegaugetoimprovethefeaturematchingrobustness.Thepaperfirstlydeducestheformulaofthesecond-ordermulti-scalegauge.Then,itintroducestheimagepartitionalgorithmtoresolvetheinconsistencybetweenthecomputingspeedandtheprecisionofmatching.Withanexperiment,itobtainstheoptimalparametersofimagep