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基于SURF的改进FLANN匹配算法
引用本文:张志敏,李彬,田联房,丁焕文. 基于SURF的改进FLANN匹配算法[J]. 计算机工程与设计, 2022, 43(4): 941-948. DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2022.04.006
作者姓名:张志敏  李彬  田联房  丁焕文
作者单位:华南理工大学 自动化科学与工程学院,广东 广州 510641,华南理工大学 医学院,广东 广州 510006
基金项目:广东省基础与应用基础研究基金项目(2019A1515011148);;中央高校基本科研业务费专项基金项目(2019MS139);;广东省科技计划基金项目(2017A020215164);
摘    要:在计算机辅助骨科手术系统中应用增强现实技术能帮助医生准确地定位患者的病灶部位,而视频图像的目标跟踪匹配是实现增强现实的关键技术。针对视频图像匹配中SURF (speed up robust features)特征点性能和匹配效率不足的问题,提出一种改进的基于SURF特征点的FLANN (fast library for approximate nearest neighbors)匹配算法。提取SURF关键特征点,改进其描述符算子,使用改进的FLANN算法进行特征点匹配。通过实验分析比较改进与未改进算法的性能,结果表明该方法的稳定性及快速性较好,具有较强的鲁棒性。

关 键 词:增强现实技术  计算机辅助骨科手术  加速鲁棒特征  改进的快速最近邻匹配算法  三维重建

Improved FLANN matching algorithm based on SURF
ZHANG Zhi-min,LI Bin,TIAN Lian-fang,DING Huan-wen. Improved FLANN matching algorithm based on SURF[J]. Computer Engineering and Design, 2022, 43(4): 941-948. DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2022.04.006
Authors:ZHANG Zhi-min  LI Bin  TIAN Lian-fang  DING Huan-wen
Abstract:
Keywords:
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