基于改进SIFT和SURF算法的沙丘图像配准

摘要

单个沙丘的图像配准受到沙丘图像颜色相近、纹理相似和轮廓模糊等问题困扰,常用的特征提取和特征点配准方法易产生较多的错误匹配点。为了实现有效的单个沙丘跟踪,该文提出了适用于沙丘图像的基于相似三角形原理的尺度不变特征变换(SIFT)和快速鲁棒特征(SURF)的特征点筛选算法。该算法利用暴力匹配法匹配SIFT与SURF特征点,先根据K最近邻算法(KNN)初步筛选匹配点,再利用相似三角形原理对匹配点进一步筛选。将该算法应用于库姆塔格沙漠的沙丘图像配准,实例表明所提出的算法是一种适用性强、准确率高的沙丘图像配准算法。