计算机应用研究2013，Vol.30Issue(3)：921-923,3.DOI:10.3969/j.issn.1001-3695.2013.03.072
基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法
Images matching algorithm based on SURF and fast approximate nearest neighbor search
摘要
Abstract
This paper proposed an images matching algorithm based on SURF and fast approximate nearest neighbor search for that nearest neighbor matching of high-dimensional feature vector was low. First,this algorithm used Fast-Hessian detection to find features, and generated feature vector of SURF descriptors. Then using bidirectional approximate nearest neighbor matching algorithm to match, finally adopted PROSAC algorithm to exclude mistake matching points. Experiments show that the algorithm not only improves the matching correct rate of SURF algorithm, and ensure the real-time nature.关键词
图像匹配/快速近似邻近点搜索/加速鲁棒特征/改进的样本一致性/双向匹配Key words
images matching/ FLANN/ SURF (speeded up robust features) / PROSAC/ bidirectional matching分类
信息技术与安全科学引用本文复制引用
赵璐璐,耿国华,李康,何阿静..基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法[J].计算机应用研究,2013,30(3):921-923,3.基金项目
国家自然科学基金资助项目(61170203) （61170203）
国家"973"计划前期研究专项基金资助项目(2011CB311802) （2011CB311802）
国家教育部博士点基金资助项目(200806970014) （200806970014）
陕西省自然科学基金资助项目(2011JQ8001,2010JQ8011 （）
虚拟现实应用教育部工程研究中心开放基金资助项目(MEOBNUEVRA200903) （MEOBNUEVRA200903）
陕西省教育厅资助项目(09JK738,12JK0730) （09JK738,12JK0730）
