典型文献
融合颜色和纹理的多特征匹配算法
文献摘要：
传统SURF算法在对彩色图像匹配时仅基于灰度图像提取单一特征构建特征描述,在特征相似区域易导致误匹配,为提升图像配准精度,提出了一种多特征融合匹配算法.首先利用SURF算法进行特征点检测并构建特征描述符;其次,将彩色图像转换到归一化RG颜色空间,提取特征点邻域内的局部差值纹理信息,叠加到SURF描述符构成改进多特征描述符;计算特征点Hessian矩阵的迹,利用迹的正负对特征点进行分类,并采用最近邻比值法分别对分类的特征点进行对误匹配点进行粗剔除,最后利用改进的RANSAC算法对粗匹配点集进一步优化,计算最佳变换矩阵.实验结果表明,该算法在多种复杂变换下的图像匹配中均能获取较高的匹配精度,与传统算法比较,该算法的平均匹配精度提升了约7％,具有良好的稳定性.
文献关键词：
SURF;归一化RG颜色空间;纹理;RANSAC
中图分类号：
作者姓名：
何显辉;王凯;张平;孙林
作者机构：
山东科技大学测绘与空间信息学院,青岛 266590
文献出处：
引用格式：
[1]何显辉;王凯;张平;孙林-.融合颜色和纹理的多特征匹配算法)[J].激光杂志,2022(03):87-91
A类：
多特征匹配
B类：
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AB值：
0.396596
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