改進FAST特征點支持下的實時影像地標(biāo)匹配算法

　　針對圖像匹配技術(shù)中匹配時間與匹配精度不能同時滿足要求的問題，提出一種基于特征點匹配的方法，利用隨機森林分類器實現(xiàn)地標(biāo)的匹配，將匹配問題轉(zhuǎn)化為簡單的分類問題，大大簡化了計算過程，保證影像匹配實時性；采用FAST特征點表示影像地標(biāo)，利用高斯金字塔結(jié)構(gòu)以及仿射增強策略改進FAST特征點的尺度和仿射不變性，提升影像地標(biāo)匹配率。將實驗結(jié)果與尺度不變特征變換（ SIFT）算法和加速魯棒性（SURF）算法進行比較。實驗結(jié)果表明在尺度變化、發(fā)生遮擋以及旋轉(zhuǎn)情況下，匹配率能達到90%左右，保持與SIFT算法和SURF算法相近的匹配率，并且匹配時間相較其他兩種算法減少了一個數(shù)量級，能有效地對影像地標(biāo)進行匹配，匹配時間也滿足實時影像地標(biāo)匹配要求。