分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-06-19 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对现有多光谱图像匹配算法鲁棒性不强的问题,提出一种新的基于多尺度支撑域描述子的多光谱图像匹配算法。该算法首先提取Harris角点作为特征点;然后分别统计特征点不同尺度邻域内的边缘方向直方图,组合构成特征描述子;以欧氏距离为相似度准则,使用比值法获得初始匹配结果;最后提出了一种基于RANSAC算法的外点去除算法。实验结果表明,该算法可有效匹配多光谱图像,且与已有算法相比鲁棒性更强,获取的正确匹配对更多。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-19 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 准稠密匹配是多视图三维重建的重要技术,其性能对重建结果至关重要。针对常用的Sift算法提取的种子点进行准稠密匹配正确率较低、重建效果不佳的问题,提出了一种基于尺度不变Harris角点特征的准稠密匹配算法。该算法首先在图像多尺度空间构造尺度不变Harris特征,并采用余弦距离测度对不同视图进行双向匹配;然后根据稀疏匹配获取种子点,采用最优最先匹配扩散策略进行准稠密扩散;最后采用局部非极大值抑制策略对匹配结果进行重采样。实验表明,本文算法提取的种子点既能够体现场景结构信息,又具有尺度不变特性,用于准稠密匹配能够提高匹配的效果和精度,是一种有效的用于三维重建的准稠密匹配算法。