資料介紹
針對現(xiàn)有的基于局部特征的圖像匹配算法對光照變化敏感、匹配正確率低等問題,提出一種具有光照魯棒性的圖像匹配算法。首先使用實時對比保留去色(RTCP)算法灰度化圖像,然后利用對比拉伸函數(shù)模擬不同光照變換對圖像的影響從而提取抗光照變換特征點,最后采用局部強度順序模式建立特征點描述符,根據(jù)待匹配圖像局部特征點描述符的歐氏距離判斷是否為成對匹配點。在公開數(shù)據(jù)集上,所提算法與尺度不變特征變換(SIFT)算法、加速魯棒特征(SURF)算法、“風”(KAZE)算法和ORB算法在匹配速度和匹配正確率上進行了對比實驗。實驗結(jié)果表明:隨著圖像亮度差異的增加,SIFT算法、SURF算法、“風”(KAZE)算法和ORB算法匹配正確率下降迅速,所提算法下降緩慢并且正確率均高于80%;所提算法特征點檢測較慢和描述符維數(shù)較高,平均耗時為23.47 s,匹配速度不及另外四種算法,但匹配質(zhì)量卻遠超過它們。對實時性要求不高的系統(tǒng)中,所提算法可以克服光照變化對圖像匹配造成的影響.
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