多尺度自卷积变换与MSER组合的影像匹配方法研究

摘要

针对影像仿射变换较大,目前常用局部特征提取算法匹配效果不理想的问题,提出以信息熵为约束条件,筛选出高信息量的MSER特征区域.文中利用多尺度自卷积(MSA)变换的灰度概率密度函数直方图熵构造新的特征向量,并以此作为优化后的MSER局部特征区域的描述符,组合成一种新的具有抗仿射变换的局部特征匹配方法,经过两组具有仿射变换的近景影像对该算法的实验验证,算法整体上可以有效地剔除10％ 以上的质量不好的特征区域.研究表明,在匹配准确性上,效果要优于MSER算法,尤其是程度较大的仿射变换,平均匹配准确率也要比MSER高.