基于SIFT的自动匹配策略(发表于光电工程)

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1、稿件编号:100841基于SIFT的自动匹配策略曾峦人2,翟优S谭久彬1(1•哈尔滨工业大学超精密光电仪器工程研究所,黑龙江哈尔滨150080;2.装备指挥技术学院重点实验室,北京101416)摘要:为了实现图像的自动匹配,提出了一种新的SIFT匹配策略。首先,给定一个基本的欧式距离最小值与次小值的比率值,对SIFT特征对进行判断,得到粗匹配集合。然后,统计粗匹配对的主方向角度差直方图和最小欧式距离直方图,以主方向角度差落入直方图峰值所在邻域和最小欧式距离小于直方图主峰所对应的距离值作为匹配条件进行精匹配。最后,统计精匹配对的比率直方图,以欧式距离最小

2、值与次小值之比小于直方图主峰所对应的比率值作为控制条件,剔除误匹配。实验结果表明:在待匹配图像有一定程度的视点、光照、旋转、比例变化等情形下,该方法具有稳定、可靠的特点。该方法能自动选择匹配阈值,实现无人工干预的自动匹配。关键词:图像处理;自动匹配;STFT特征中图分类号:TP391.41文献标志码:AAutomaticmatchingstrategybasedonSIFTZENGLuan12,ZHAIyou2,TANJiubin1(1.InstituteofUltra-precisionOptical&ElectronicInstrumentEngi

3、neering,HIT,Harbin,150001,China;2.TheKeyLab,AcademyofEquipmentCommandandTechnology,Beijing,101416.China)Abstract:Forthepurposeofactualizingautomaticimagematching,AnewSIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)matchingstrategyispresented・Firstly,comparingwiththegivenbasalratioofEuclidea

4、ndistancefromtheclosestneighbortothedistanceofthesecondclosestoffeatures,thecoarsematchingcollectionofSIFTisobtained.Then,obtainthehistogramofcoarsematchingcorrespondingpoints'maindirectionangledifferencesandthehistogramofminimumEuclideandistances,theprecisematchingistakenundert

5、heconditionsthatthemaindirectionangledifferencesfallintotheneighborhoodofhistogram'speakvalueandtheminimumEuclideandistanceissmallerthanthecorrespondingdistanceofliistogranVsmainpeak.Finally,obtainthehistogramofprecisematchingcorrespondingpoints*ratio,thefalsematchingiseliminate

6、dundertheconditionsthattheratioofEuclideandistancefromtheclosestneighbortothedistanceofthesecondclosestissmallerthanthecorrespondingratioofhistogram'smainpeak・Theexperimentalresultsprovethattheproposedmethodisstableandreliableeveniftheimagehassomeviewpoint,illumination,rotationa

7、ndscalevariation.Theproposedmethodcanselectthematchingthresholdautomaticallyandwithoutmanualintervention.Keywords:Imageprocessing;AutomaticMatching;ScaleInvariantFeatureTransform(SIFT)featureo引言随廿先进的成像传感器相继岀现,如美国仙童公司研制的9216x9216像素的超大阵列CCD等⑴,高清晰度、鬲分辨率成像探测冇了坚实的基础,使得大画邮、鬲分辨率数字图像正广泛

8、应用于图像融合、图像拼接、计算机视觉等领域。图像配准是指两幅(或多幅)具有一定重叠区域的图像在

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