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基于Ncut的SIFT特征匹配算法
作者姓名:陈抒瑢  李勃  董蓉  陈启美
作者单位:南京大学电子科学与工程学院
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61105015);江苏省科技厅科技支撑计划基金资助项目(BE2009667);江苏省环境监测科研基金资助项目(0917)
摘    要:经典尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法存在实时性差、纹理相似区域易发生误匹配的问题。为此,提出一种基于归一化分割(Ncut)的SIFT特征匹配算法。针对相同背景的运动视频,将归一化分割算法的图论聚类思想融入SIFT特征匹配中,根据运动趋势相似度对特征点进行Ncut运动聚类,再逐类分别匹配,通过缩小各特征点匹配过程中的搜索范围,减少匹配时间及不同特征类之间的误匹配。实验结果表明,该算法能提高匹配效率,对纹理相似区域的误匹配现象有较好的抑制作用,实现了相邻图像帧的特征稳定匹配。

关 键 词:归一化分割  尺度不变特征变换  图论  特征点  特征聚类  特征匹配
收稿时间:2011-10-19
修稿时间:2011-12-15
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