基于FREAK特征的快速景象匹配

针对传统基于局部不变特征的景象匹配方法处理时间过长的问题,提出基于FREAK局部不变特征的快速景象配准算法。首先提出FAST-Difference特征点提取方法,分别提取参考图像和待配准图像中的特征点;接着计算其FREAK描述符,生成特征向量;随后利用级联匹配计算特征向量之间的汉明距离,提取出匹配的特征点对;最后利用RANSAC算法剔除误匹配点,利用最小二乘法估算出两幅图像之间的空间几何变换参数,实现两幅图像的配准。FAST-Difference相比以往的特征点检测方法速度更快;FREAK描述符与人类视网膜相似的结构提升了算法的时间性能和鲁棒性;使用扫视搜索,大大加速了匹配过程。实验证明相对于SIFT、SURF算法,本文算法不仅对于各种变换具有更好的鲁棒性,而且处理时间大大缩短,实现了景象匹配的实时处理。