计算机与数字工程2024,Vol.52Issue(11) :3191-3196,3211.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2024.11.002

基于改进AKAZE的特征匹配算法研究

Research on Feature Matching Algorithm Based on Improved AKAZE

任伟建 薛鹏 康朝海 霍凤财 任璐
计算机与数字工程2024,Vol.52Issue(11) :3191-3196,3211.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2024.11.002

基于改进AKAZE的特征匹配算法研究

Research on Feature Matching Algorithm Based on Improved AKAZE

任伟建 1薛鹏 2康朝海 1霍凤财 1任璐3
扫码查看

作者信息

  • 1. 东北石油大学电气信息工程学院 大庆 163318;黑龙江省网络化与智能控制重点实验室 大庆 163318
  • 2. 东北石油大学电气信息工程学院 大庆 163318
  • 3. 海洋石油工程股份有限公司 天津 300450
  • 折叠

摘要

首先,针对AKAZE算法在图像模糊变化、尺度变化下匹配效果差的问题,通过减少BRISK描述符的采样点和优化选取采样点的机制,利用改进的BRISK描述符替代AKAZE算法原有的描述符;其次,为改善AKAZE算法误匹配点较多、匹配速度差的问题,通过增加RANSAC算法对高质量点的选取机制,并结合改进的RANSAC算法分两个阶段来去除误匹配点.实验表明,论文算法在尺度变化、模糊变化下有较好的匹配效果,特征点匹配准确度和匹配速度优于AKAZE算法.

Abstract

Firstly,aiming at the poor matching performance of AKAZE algorithm under image blur changes and scale chang-es,the improved BRISK descriptor is used to replace the original AKAZE algorithm by reducing the sampling points of BRISK de-scriptor and optimizing the sampling points selection mechanism.Secondly,in order to improve the problem of AKAZE algorithm with many false matching points and poor matching speed,the selection mechanism of high quality points by RANSAC algorithm is added,and the improved RANSAC algorithm is combined with two stages to remove false matching points.Experimental results show that the proposed algorithm has better matching effect under scale and fuzzy changes,and the accuracy and speed of feature point matching are better than AKAZE algorithm.

关键词

AKAZE算法/BRISK算法/RANSAC算法/图像配准/图像匹配

Key words

AKAZE algorithm/BRISK algorithm/RANSAC algorithm/image registration/image matching

引用本文复制引用

出版年

2024
计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子:0.355
ISSN:1672-9722
段落导航相关论文