[发明专利]基于改进的Harris-Laplace和SIFT描述符的影像匹配方法

摘要

本发明公开了一种基于改进的Harris-Laplace和SIFT描述符的影像匹配方法，包含如下步骤：1、采用改进的Harris-Laplace提取影像上关键点，确定关键点的主方向，生成特征点；2、采用SIFT描述符对特征点进行描述；3、分别采用（BBF最近邻搜索算法）和RANSAC（随机取样一致性算法）对特征点进行粗匹配和精匹配。本发明中改进的Harris-Laplace提取的关键点不仅对光照变化、旋转变化以及尺度变化具有不变性，而且可以更有效地克服噪声影响，这使得本方法拥有高精度的匹配结果。

主权项

一种基于改进的Harris‑Laplace和SIFT描述符的影像匹配方法，其特征在于包括如下步骤：（1）建立影像尺度空间，计算每一层尺度影像的Harris二阶矩阵，将Harris二阶矩阵特征值的最小值作为响应函数提取每一层尺度影像上的角点，采用LoG算子对提取的角点进行筛选得到稳定的关键点，利用上述关键点的特征尺度、8×8邻域的梯度及梯度方向确定关键点的主方向，生成特征点；（2）利用所述特征点的主方向、8×8邻域的梯度及梯度方向构造具有标准128维特征向量的SIFT描述符对特征点进行描述；（3）分别采用最近邻搜索算法和随机取样一致性算法对特征点进行粗匹配和精匹配。