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张贵安  袁志勇  童倩倩  廖祥云 《软件学报》2016,27(10):2462-2472
特征匹配是计算机视觉和图形图像处理领域中很多研究方向的基础,也是当前的研究热点.SIFT (scale-invariant feature transformation)特征因其具有尺度、旋转不变性,对一定范围的仿射及视角变换具有鲁棒性等优点,自David G.Lowe提出后,10多年来一直受到众多研究人员的关注.匹配的快速性和准确性是很多应用对特征匹配的要求,如三维重建中立体图像对(stereo pairwise images,简称SPI)的匹配.针对这一问题,本文以SIFT特征为基础,提出用于SPI匹配的方向大约一致(approximately consistent in orientation,简称ACIO)约束关系,其描述了SPI的匹配特征向量间的空间位置关系,有效地避免了误匹配的发生,提高了匹配的精度;通过对标准K-d树(standard K-dtree,简称SKD-Tree)结构的分析,提出了层次结构K-d树(hierarchical K-d tree,简称HKD-Tree),将SPI特征集根据ACIO约束关系划分成层次结构并建立映射,该方法缩小了搜索空间,从而达到加速匹配的目的;在ACIO和HKD-Tree基础上,提出了高效快速的匹配算法.实验结果表明,本文所提方法比SKD-Tree方法和最新的级联哈希方法(cascade hash,简称CasHash)在精度上略占优势,但是在匹配速度上比SKD-Tree快一个数量级以上,同时也数倍于CasHash.  相似文献
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