基于双边滤波和AGAST-BEBLID的图像匹配算法

摘要

针对传统AGAST特征匹配算法存在精度差、鲁棒性低等问题，提出一种基于双边滤波和AGAST-BEBLID的图像匹配算法。首先使用双边滤波进行去噪和增强图像边缘细节效果。其次使用BEBLID算法在特征提取阶段创建高效二进制描述子，来产生更好的局部特征描述。然后使用GMS算法结合汉明距离来筛选KNN匹配后的图像，达到特征粗匹配。最后使用GC-RANSAC算法在误匹配剔除阶段进行局部最优模型拟合，得到图像特征精匹配。实验结果显示：改进后的算法在复杂环境下的总体平均准确率较AKAZE,BRISK和SIFT分别提高了10.57%,17.20%和19.45%。