当前较多图像匹配算法主要通过求取Haar小波的方法获取特征描述符进而完成图像匹配,忽略了特征点对应邻点的投影特性,当匹配图像之间存在旋转、缩放等变换时,易导致匹配图像中存在较多的错误匹配以及漏匹配等不足.对此,提出了一种基于点线投影模型耦合几何误差制约规则的图像匹配算法.首先,引入FAST算法用于准确、快速的检测图像的特征点.然后,利用像素点对应的梯度值构建点线投影模型,用以获取特征点的主方向.以特征点为原点构建极坐标,将特征点邻域进行区域分割,通过联合分割区域中的分布直方图以求取特征向量,从而形成特征描述符.最后,利用Euclidean模型求取特征点的最近邻与次近邻之比,完成特征点匹配.利用匹配特征点之间的映射关系,构造几何误差模型对特征点集的误差进行度量,根据度量结果构建几何误差制约规则,对匹配特征点进行优化,实现图像匹配.实验结果表明,与当前图像匹配算法相比,算法不仅具有较高的匹配精度,而且还具有较好的鲁棒性能.
图像匹配 FAST算法 点线投影模型 区域分割 Euclidean模型 几何误差制约规则