结合自适应阈值与Forstner的Harris角点匹配优化算法

摘要

针对传统Harris角点检测效率低、非极大值引起的伪角点多等问题,提出了一种自适应阈值和归一化互相关(NCC)与随机抽样一致算法(RANSAC)相结合的Harris图像匹配算法.首先,采用自适应方式抑制非极大值的方法对角点进行预筛选;其次,采用Forstner算子对角点进行二次筛选;接着采用归一化互相关匹配算法对检测的Harris角点进行粗匹配;最后采用随机抽样一致算法对图像进行精确匹配.实验结果证明改进的方法不仅缩短了角点检测和图像匹配时间,而且能有效提高图像的匹配精度.