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２０２５年第３９卷第１期
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．１２０２５
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４－８４２５（ｚ）．２０２５．０１．０１５
一种预处理ＯＷＬＣＭ算法下的图像
特征匹配研究方法
１１２１１１
秦蒙，郑冬，冯鹏，龚识懿，杨泳，任照富
（１．重庆电力高等专科学校信息工程学院，重庆４０００５３；
２．重庆大学光电工程学院，重庆４０００４４）
摘要：原始图像的质量直接影响图像匹配的精度。传统图像增强方法往往不能与后续图像匹配算法有机融合，难
以大幅度提高匹配精度。基于此，提出了一种基于ＯＷＬＣＭ算法对图像进行预处理进而提高特征匹配精度的方法，
该算法以ＬＣＭ算法为基础，通过引入局部增强因子和非线性变换因子达到像素动态增强的目的，能够更有效地增强
匹配图像质量。为了验证该算法的可行性，利用Ｍｉｄｄｌｅｂｕｒｙ立体视觉测试集进行了初步验证，开展了偏转、弱光、旋
转、普通等多因素工况环境下的图像匹配。实验结果表明：与传统ＬＣＭ、ＬＣＭＳＵＲＦ特征匹配算法相比，所提算法图
像平均正确特征匹配对数为５２４．２５，相比ＬＣＭＳＵＲＦ算法提高了２７７．５０。
关键词：图像匹配；图像预处理；视觉质量；多因素工况
中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１６７４－８４２５（２０２５）０１－０１１７－０８
响。因此，运用一种有效的预处理算法来提高图像视觉质量
０引言尤为重要。
针对图像特征匹配的改进，前人开展了不少的研究。张
图像匹配是机器视觉领域研究的热点，在导航定位、医喜民等［５］提出了一种基于几何约束的ＳＩＦＴ特征匹配算法，
［１］
学影像、虚拟现实、地图构建等领域得到广泛应用。图像通过引入特征点之间的几何关系条件，提升了图像的特征点
［６］
匹配方法一般分为基于灰度信息和基于特征信息２大类，后匹配精度。陈建新等提出了一种ＳＩＦＴＦＲＥＡＫ图像匹配
者相对前者而言，在复杂背景变化下具有较强鲁棒性和匹配算法，通过结合快速视网膜关键点（ｆａｓｔｒｅｔｉｎａｋｅｙｐｏｉｎｔ，
时间短的优势。因此，基于特征信息的图像匹配研究变得愈ＦＲＥＡＫ）二进制特征描述符，改进了传统ＳＩＦＴ算法梯度直方
发激烈。常用的图像特征匹配算法以尺度不变特征变换［７］
图描述符维度高的缺点，提升了计算效率。邹玉英等提出
（［２］
ｓｃａｌｅｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａｔｕｒｅｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＳＩＦＴ）
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