基于特征点相似度的匹配定位算法

摘要：

前视定位系统中可能存在如视点、方位和距离等误差,导致在匹配时刻获取的实时目标场景与模板中目标不一致,从而影响目标定位的准确性.本文提出了一种基于特征点相似度的匹配定位算法,首先在图像的尺度空间上提取尺度不变特征点.然后根据描述子来进行相似度的判别,得到初始的匹配点集,然后利用极线约束,从而消除匹配错误的点.利用类似RANSAC方法估计场景中目标的变换参数,从而确定场景中目标所在的位置、尺度变化和旋转角度.实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性.

关键词：尺度不变、极线约束、匹配、定位

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：85-88