采用逆近邻与影响空间的图像特征误匹配剔除方法

摘要：

针对结构相似、纹理重复的场景中特征匹配结果存在特征误匹配率较高的问题,采用密度聚类分析,提出一种基于逆近邻与影响空间的误匹配剔除方法.首先依据初始特征匹配候选集,利用特征匹配的全局信息构建特征匹配集,充分体现特征匹配对间的局部相似性、几何与运动一致性;然后采用基于逆近邻与影响空间的密度聚类分析,利用可扩展半径方法构造特征匹配聚类簇,并消除特征匹配聚类簇中的噪声点,从而有效地剔除了特征匹配集中的误匹配对.在标准DTU与古建筑数据集上的实验结果表明,与其他方法相比,该方法的平均精度、平均召回率和平均F分数均超过90％.

关键词：特征匹配、误匹配、逆近邻、影响空间、几何运动一致性

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61876122

在线出版日期：2022-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：449-458