计算机工程与科学

作者：安婷，贺一民，张志毅

单位：（西北农林科技大学信息工程学院，陕西 杨凌 712100）

关键词：SIFT,双向匹配,视差梯度,RANSAC算法,

基金：国家863计划（2013AA10230402）；中央高校西北农林科技大学基本科研业务费（QN2013054）

以基于图像序列摄像机自标定为基础，针对尺度不变特征转换SIFT算法误匹配率高且运行效率低的问题，提出一种改进的双向SIFT特征匹配算法。在去除误匹配方面，首先采用双向匹配消除部分误匹配点对，然后结合视差梯度约束算法和随机抽样一致性RANSAC算法提纯匹配点对；在提高运行速度方面，首先在初匹配中采用K邻近算法，其次调整视差梯度约束迭代条件，都通过减少迭代次数来降低算法耗时。以基于图像序列摄像机自标定为基础，针对尺度不变特征转换SIFT算法误匹配率高且运行效率低的问题，提出一种改进的双向SIFT特征匹配算法。在去除误匹配方面，首先采用双向匹配消除部分误匹配点对，然后结合视差梯度约束算法和随机抽样一致性RANSAC算法提纯匹配点对；在提高运行速度方面，首先在初匹配中采用K邻近算法，其次调整视差梯度约束迭代条件，都通过减少迭代次数来降低算法耗时。实验表明，改进后的算法在去除了大部分误匹配的基础上，保留了足够的匹配点对以用于摄像机空间位置和姿态的自动标定，且相较SIFT算法在运行速度上有了较大的改进。关键词：实验表明，改进后的算法在去除了大部分误匹配的基础上，保留了足够的匹配点对以用于摄像机空间位置和姿态的自动标定，且相较SIFT算法在运行速度上有了较大的改进。关键词：

来源：2016年第1期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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