資料介紹
特征匹配是計算機視覺和圖形圖像處理領域中很多研究方向的基礎,也是當前的研究熱點.SIFT(scale-invariant feature transformation)特征因其具有尺度、旋轉不變性對-定范圍的仿射及視角變換具有魯棒性等優點,自Lowe提出后,10多年來一直受到眾多研究人員的關注.匹配的快速性和準確性是很多應用對特征匹配的要求,如三維重建中立體圖像對(stereo palrwlse image,簡稱SPD的匹配.針對這一問題,以SIFT特征為基礎,提出用于SPI匹配的方向大約一致(approximately consistent in orientation,簡稱ACIO)約束關系,其描述了SPI的匹配特征向量間的空間位置關系,有效地避免了誤匹配的發生,提高了匹配的精度;通過對標準K-d樹(standard K-d tree,簡稱SKD-tree)結構的分析,提出了層次結構K-d樹(hierarchical K-d tree,簡稱HKD-tree),將SPI特征集根據ACIO約束關系劃分成層次結構并建立映射,該方法縮小了搜索空間,從而達到加速匹配的目的.在ACIO和HKD-tree的基礎上,提出了高效、快速的匹配算法.實驗結果表明,所提方法比SKD-tree方法和最新的級聯哈希方法(cascade hash,簡稱CasHash)在精度上略占優勢,但在匹配速度上比SKD-tree快一個數量級以上,同時也數倍于CasHash.
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