融合彩色不变量和SURB检测的特征点匹配算法

为了解决传统匹配算法运行效率低、匹配精度低等问题,在快速特征点提取和描述(ORB)算法的基础上提出一种融合彩色不变量和基于加速稳健特征和对象请求代理(SURB)检测的优化匹配方法。首先,在同一复杂场景下,通过彩色空间变换提取两幅图片的彩色不变量信息;然后,采用SURB算法提取彩色信息中具有尺度不变性的特征点,构建ORB算术描述子;最后,在K近邻算法分类和整理的基础上,采用评价函数和随机抽样一致性算法去除误匹配点对。基于标准图库ALOI及多组实际图像匹配的结果表明,对于复杂环境下的图像,本文算法不仅具有较高的匹配精度,而且大幅缩短了匹配时间。