基于尺度不变Harris特征的准稠密匹配算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 惠斌 ; 常铮; 孙会超
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| 刊名 | 计算机应用研究
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| 出版日期 | 2019 |
| 卷号 | 36期号:5 |
| 关键词 | 尺度不变Harris特征 准稠密匹配 局部非极大值抑制 三维重建 |
| ISSN号 | 1001-3695 |
| 其他题名 | Quasi-dense matching based on scale invariant Harris feature |
| 产权排序 | 1 |
| 通讯作者 | 孙会超 |
| 中文摘要 | 准稠密匹配是多视图三维重建的重要技术，其性能对重建结果至关重要。针对常用的Sift算法提取的种子点进行准稠密匹配正确率较低、重建效果不佳的问题，提出了一种基于尺度不变Harris角点特征的准稠密匹配算法。该算法首先在图像多尺度空间构造尺度不变Harris特征，并采用余弦距离测度对不同视图进行双向匹配；然后根据稀疏匹配获取种子点，采用最优最先匹配扩散策略进行准稠密扩散；最后采用局部非极大值抑制策略对匹配结果进行重采样。实验表明，本文算法提取的种子点既能够体现场景结构信息，又具有尺度不变特性，用于准稠密匹配能够提高匹配的效果和精度，是一种有效的用于三维重建的准稠密匹配算法。 |
| 英文摘要 | Quasi-dense matching is widely used in multi-view 3D reconstruction, and it is important for reconstruction results. Aiming at the quasi-dense matches diffused by the seed points extracted from Sift algorithm are less accurate, this paper proposed a quasi-dense matching algorithm based on scale invariant Harris corners. Firstly, it structured the scale invariant Harris features in multi-scale space, and the feature sets between different views are bidirectional matched by cosine distance similarity measure; Then the seeds selected from the initial matches are applied in quasi-dense matching algorithms by best and first propagation strategy; Finally, a local non-maximum suppression strategy is applied to resampling the quasi-dense matches. Experiments show that the seeds extracted by this algorithm can not only reflect the scene structure information, but also have scale invariant characteristics. And for quasi-dense diffusion, the matching effect and accuracy can be improved, and it is an effective quasi-dense matching algorithm for 3D reconstruction. |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/21619]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_光电信息技术研究室 |
| 作者单位 | 1.中国科学院大学 2.辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室 3.中国科学院沈阳自动化研究所 4.中国科学院光电信息处理重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 惠斌,常铮,孙会超. 基于尺度不变Harris特征的准稠密匹配算法[J]. 计算机应用研究,2019,36(5). |
| APA | 惠斌,常铮,&孙会超.(2019).基于尺度不变Harris特征的准稠密匹配算法.计算机应用研究,36(5). |
| MLA | 惠斌,et al."基于尺度不变Harris特征的准稠密匹配算法".计算机应用研究 36.5(2019). |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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