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基于SIFT特征描述子的立体匹配算法
引用本文:宰小涛,赵宇明. 基于SIFT特征描述子的立体匹配算法[J]. 微计算机信息, 2007, 23(24): 285-287
作者姓名:宰小涛  赵宇明
作者单位:上海交通大学,上海,200240
摘    要:目前,立体匹配是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。为了克服传统的局部特征匹配算法对噪声和图像灰度的非线性变换敏感的缺点,本文提出了一种新的基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征描述子的立体匹配算法。该算法利用图像梯度信息,构造基于三维梯度方向直方图的SIFT特征描述子作为区域特征描述符,通过立体视觉理论中的极线约束将匹配特征的搜索空间从二维降到一维,最后以基于特征描述子欧氏距离的最近邻匹配得到匹配结果。实验结果表明,该方法匹配精度高,对图像灰度的非线性变换比较鲁棒,可以应用于对匹配算法鲁棒性要求比较高的立体视觉系统中。

关 键 词:立体匹配  极线约束  图像变换
文章编号:1008-0570(2007)08-3-0285-03
修稿时间:2007-06-03

A Stereo Matching Algorithm based on SIFT Feature Descriptor
ZAI XIAOTAO,ZHAO YUMING. A Stereo Matching Algorithm based on SIFT Feature Descriptor[J]. Control & Automation, 2007, 23(24): 285-287
Authors:ZAI XIAOTAO  ZHAO YUMING
Affiliation:Shanghai Jiao Tong University
Abstract:
Keywords:SIFT
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