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基于SURF和改进RANSAC的图像匹配算法研究
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作者 卢浩文 于依民 孙曜 《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》 2025年第1期36-43,共8页
针对SURF特征匹配算法在复杂环境变化下匹配精确率低以及特征点冗余的问题,结合剔除冗余特征点的四叉树方法和快速获取单应性矩阵的改进RANSAC算法对SURF算法进行优化。首先对SURF算法所产生的特征点通过四叉树方法分割图像,依据划分深... 针对SURF特征匹配算法在复杂环境变化下匹配精确率低以及特征点冗余的问题,结合剔除冗余特征点的四叉树方法和快速获取单应性矩阵的改进RANSAC算法对SURF算法进行优化。首先对SURF算法所产生的特征点通过四叉树方法分割图像,依据划分深度和特征点数量的最大阈值剔除冗余特征点并进行粗匹配;然后根据特征向量间的距离对特征点进行排序,并在限定范围内执行RANSAC迭代,从而得到最优图像匹配结果。实验结果表明,图像在一定程度的旋转缩放、模糊和光照强度变化的情况下,改进后的SURF算法平均精确率为96.47%,平均消耗时间为649.33 ms,在复杂环境变化时具有良好的鲁棒性、精确性和时效性。 展开更多
关键词 SURF算法 四叉树方法 单应性矩阵 随机抽样一致性 图像匹配
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