基于改进SURF的图像配准关键算法研究

摘要：

针对图像特征匹配算法维数高,实时性低的缺陷,研究了SURF特征匹配算法,并对其进行了改进.首先在图像的尺度空间中提取SURF特征点,并生成扩展的特征描述向量.然后建立KD-Tree特征结构,采用BBF查询机制进行最近邻查询实现特征点快速匹配.实验结果表明,SURF算法进行特征检测的时间是SIFT算法的1/3;使用BBF进行特征匹配,匹配速度提高了2-3倍.

关键词：图像匹配、Hessian矩阵、KD树、BBF、最近邻搜索

所属期刊栏目：13

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省科技产业化环境建设项目2010061023

在线出版日期：2013-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2875-2879