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一种基于多重约束的特征线匹配方法
文献摘要：
在结构复杂、纹理重复的场景中,现有的特征线匹配方法存在的误匹配率高的问题.为了解决上述问题,融合特征线区域信息和特征线局部特征点信息,提出了一种基于多重约束的特征线匹配方法.该方法首先采用LSD方法检测图像的特征线,利用SIFT方法检测图像特征点.融合特征线和特征点构建图像特征集,并计算特征线支持区域;其次在特征线支持区域内,依据特征线两端点及两侧紧邻点间的NCC度量值和核线约束,获得待匹配特征线的支持区域;然后从特征线间的角度、垂直距离和水平距离3个约束出发,采用特征线间的灰度相似性度量,在待匹配特征线的支持区域内进一步约束确定匹配特征线,从而有效解决了特征线误匹配问题.以不同场景的图像对为对象,实验结果表明所提出的方法在匹配数量上、匹配正确率上均优于其他方法,进一步验证了算法的有效性.
文献关键词：
特征线匹配;三维重建;支持区域;SIFT
中图分类号：
作者姓名：
王欣波;王亚伟;厉宝山;张宁;姜涛;徐刚;魏丽
作者机构：
中国科学院自动化研究所,北京 100190;佛山市科自智能系统技术有限公司,广东佛山 528010;渤海造船厂集团有限公司,辽宁葫芦岛 125000
文献出处：
引用格式：
[1]王欣波;王亚伟;厉宝山;张宁;姜涛;徐刚;魏丽-.一种基于多重约束的特征线匹配方法)[J].机电工程技术,2022(09):76-79
A类：
特征线匹配
B类：
多重约束,匹配方法,误匹配,匹配率,融合特征,区域信息,局部特征,LSD,SIFT,图像特征点,建图,征集,支持区域,端点,紧邻,邻点,NCC,核线约束,匹配特征,线间,垂直距离,水平距,灰度相似性,相似性度量,匹配问题,同场,匹配数,其他方法,三维重建
AB值：
0.313599
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