基于改进SURF的图像配准关键算法研究

作者：张开玉 梁凤梅图像匹配hessian矩阵kd树bbf最近邻搜索

摘要：针对图像特征匹配算法维数高，实时性低的缺陷，研究了SURF特征匹配算法，并对其进行了改进。首先在图像的尺度空间中提取SURF特征点，并生成扩展的特征描述向量。然后建立KD-Tree特征结构，采用BBF查询机制进行最近邻查询实现特征点快速匹配。实验结果表明，SURF算法进行特征检测的时间是SIFT算法的1／3；使用BBF进行特征匹配，匹配速度提高了2—3倍。

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