基于非线性各向异性滤波的图像特征匹配算法

TP391.41; 图像特征匹配是增强现实系统中的关键技术,匹配精度是提升特征匹配性能的关键.提出了一种多尺度特征匹配加强算法(I-AKAZE),通过对非线性各向异性滤波过程中传导函数的改进,减缓图像梯度值大的区域非线性扩散速度,极大程度地保留了匹配图像的边缘特征;同时,结合改进的非线性量化加速稳健特征描述符(NLG-SURF),提高了描述符的识别率.实验结果表明I-AKAZE算法在Mikolajczyk数据集上的可重复性得分相比目前先进的AKAZE算法有着大幅度提升,对应的特征描述符的平均识别率提升8.4％,并且运行速度比经典的SIFT算法快约19％,算法整体在检测和描述阶段上的性能都有提升...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in中国空间科学技术 Vol. 44; no. 3; pp. 157 - 166
Main Authors 李华, 杨杨, 陈雨杰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 特种电影技术及装备国家地方联合工程研究中心,长春 130000 25.06.2024
数字媒体与虚拟现实实验室(长春理工大学),长春 130000
长春理工大学计算机科学技术学院,长春 130000
数字媒体与虚拟现实实验室(长春理工大学),长春 130000%长春理工大学计算机科学技术学院,长春 130000
Subjects
feature detection
传导函数
feature descriptor
非线性各向异性滤波
尺度空间
scale space
nonlinear filtering
特征描述符
conduction function
特征检测
Online AccessGet full text
ISSN1000-758X
DOI10.16708/j.cnki.1000-758X.2024.0049

Cover

More Information
Summary:TP391.41; 图像特征匹配是增强现实系统中的关键技术,匹配精度是提升特征匹配性能的关键.提出了一种多尺度特征匹配加强算法(I-AKAZE),通过对非线性各向异性滤波过程中传导函数的改进,减缓图像梯度值大的区域非线性扩散速度,极大程度地保留了匹配图像的边缘特征;同时,结合改进的非线性量化加速稳健特征描述符(NLG-SURF),提高了描述符的识别率.实验结果表明I-AKAZE算法在Mikolajczyk数据集上的可重复性得分相比目前先进的AKAZE算法有着大幅度提升,对应的特征描述符的平均识别率提升8.4％,并且运行速度比经典的SIFT算法快约19％,算法整体在检测和描述阶段上的性能都有提升.
ISSN:1000-758X
DOI:10.16708/j.cnki.1000-758X.2024.0049