一种透视不变的图像匹配算法

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针对ASIFT(Affine scale invariant feature transform)算法存在的仿射采样策略、采样点离散设置等问题,提出了一种基于粒子群优化的图像透视不变特征PSIFT(Perspective scale invariant feature transform)算法.该算法通过虚拟相机的透视采样来模拟景物在多视角图像中的变形.在此基础上,将图像匹配问题转换为透视变换的优化问题,并以粒子群算法为工具,研究了虚拟相机旋转参数搜索空间、适应值函数的合理设定.针对三组不同类型低空遥感图像的实验结果表明,该算法比ASIFT、SIFT(Scale invariant feature transform)、Harris affine和MSER(Maximally stable extremal regions)等算法获得更多的特征匹配对,有效地提高了算法对视角变化的鲁棒性.
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