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题名:
基于尺度不变Harris特征的准稠密匹配算法
其他题名: Quasi-dense matching based on scale invariant Harris feature
作者: 孙会超; 惠斌; 常铮
作者部门: 光电信息技术研究室
通讯作者: 孙会超
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
刊名: 计算机应用研究
ISSN号: 1001-3695
出版日期: 2019
卷号: 36, 期号:5
产权排序: 1
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
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.sia.cn/handle/173321/21619
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基于尺度不变Harris特征的准稠密匹配算法.pdf(1222KB)期刊论文作者接受稿开放获取View Download

作者单位: 1.中国科学院沈阳自动化研究所
2.中国科学院大学
3.中国科学院光电信息处理重点实验室
4.辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室

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孙会超,惠斌,常铮. 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).
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