基于FAST和BRIEF的密度聚类图像匹配算法改进

刘欢蝶; 龚涛; 章庆伟; 苏时玲

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基于FAST和BRIEF的密度聚类图像匹配算法改进

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cqvip:FAST(Features From Accelerated Segment Test)特征检测算法是通过邻域像素比较来确定特征点,运算简单,同时采用BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)算子进行二值化特征描述,可有效降低数据复杂度,提高匹配速度。因此,结合FAST和BRIEF算法,对截取的图像感兴趣区域(ROI)进行特征点提取,在减少数据量的基础上保证了图像特征点的快速获取与匹配;同时,利用机器学习中的密度聚类(DBSCAN),将暴力匹配特征点对的角度和距离作为二维数据样本集进行簇分类,优化改进匹配结果,有效提高匹配精度。通过实验比对改进结果与RANSAC(Random Sample Consensus)错误剔除算法,表明该方法提取速度快、匹配精度高。

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来源
《测绘与空间地理信息》 |2020年第3期|54-57|共4页
作者
刘欢蝶; 龚涛; 章庆伟; 苏时玲;
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作者单位

西南交通大学地球科学与环境工程学院四川成都611756;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类专业测绘;图像处理方法;
关键词
FAST; BRIEF; ROI; 密度聚类; 图像匹配;

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