|
|||||
|
|
| FREAK和改进的RANSAC算法在影像匹配中的应用 | |
| 引用本文： | 刘宇,崔建军,李雪.FREAK和改进的RANSAC算法在影像匹配中的应用[J].北京测绘,2018,32(7). |
| 作者姓名： | 刘宇 崔建军 李雪 |
| 作者单位： | 长安大学 地质工程与测绘学院,陕西 西安,710000;长安大学 地球科学与资源学院,陕西 西安,710000 |
| 摘 要： | 针对倾斜摄影中包含多个视角的影像而使匹配速度较慢的问题,提出了一种Speeded up robust features(SURF)、Fast Retina Keypoint(FREAK)和改进的Random Sample Consensus(RANSAC)算法相结合的影像匹配算法。首先利用SURF算法提取出稳健的特征点,然后利用FREAK描述符对特征点进行描述,在影像匹配阶段首先进行预匹配,然后用改进的RANSAC算法剔除错误匹配点对。经实验比较分析后得出:该算法在效率和匹配精度上都有较好的鲁棒性。 |
| 关 键 词： | 影像匹配 FREAK算法 RANSC算法 特征描述符 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |