基于奇异值分解的宽基线图像匹配算法

计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (3): 223-225.

基于奇异值分解的宽基线图像匹配算法

岳思聪郑江滨赵荣椿

西北工业大学,西安710072

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
本文受国家“863”高技术研究发展计划项目基金（2006AA012324,2007AA012314）课题资助.

YUE Si-cong ,ZHENG Jiang-bin, ZHAO Rong-chun （Northwestern Polyteehnieal University,Xi＇an 710072,China）

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 图像匹配是计算机视觉中许多应用研究的基础。窄基线匹配技术虽然较为成熟，但是解决能力有限，不能处理较大的尺度、旋转、亮度以及仿射变化引起的宽基线图像序列的匹配。针对宽基线图像序列匹配的特点，在分析传统SVD匹配算法不足的基础上，引入具有尺度和旋转不变性的特征，改进邻近矩阵的度量方式，设计了一种新的基于奇异值分解的宽基线自动匹配算法。通过对比实验表明，该算法性能优于基于SIFT距离的匹配器和原SVD匹配算法，对于存在较大的尺度、旋转、亮度等宽基线变化的图像序列，能够自动获得更多的正确匹配点对和较高的准确性，鲁

关键词: 图像匹配特征点对应奇异值分解

Abstract: Image correspondence is a key problem in computer vision. Although many matching technique in short-baseline have been developed, the wide-baseline correspondence problem with large scale, rotation, illumination and affine transformations is still not tac

Key words: Image matching, Feature point correspondence, Singular value decomposition

岳思聪郑江滨赵荣椿. 基于奇异值分解的宽基线图像匹配算法[J]. 计算机科学, 2009, 36(3): 223-225. https://doi.org/

YUE Si-cong ,ZHENG Jiang-bin, ZHAO Rong-chun （Northwestern Polyteehnieal University,Xi＇an 710072,China）. [J]. Computer Science, 2009, 36(3): 223-225. https://doi.org/

参考文献

Metrics

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed