【作者】 王帅； 刘家锋； 黄剑华； 唐降龙；

【Author】 Wang Shuai, Liu Jiafeng, Huang Jianhua, Tang Xianglong (Computer Institute, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150001)

【机构】 哈尔滨工业大学计算机学院；

【摘要】 提出了一种基于自适应聚类的图像特征点匹配算法。首先利用Harris算子检测图像中的特征点,然后使用灰度相关匹配算法完成特征点对的初始匹配,根据视差约束条件,利用自适应聚类的方法,完成候选匹配点对的粗筛选,最后根据极线几何约束条件,利用RANSAC算法,得到最终的匹配点对。实验结果证明,这种基于自适应聚类的算法作为传统特征点匹配方法的补充与改进,保证算法正确性的同时,提高了整体算法的速度。更多还原

【Abstract】 This paper presents a new method of interest points matching based on auto-clustering. Interest points are extracted by Harris’ detector first, then matched by cross-correlation matching algorithm, we filter candidate matches using a new auto-clustering method based on parallax constrain, a more accurate matching by RANSAC algorithm can obtain final matches based on epipolar geometry constrain. The experimental results show the auto-clustering algorithm works fast and reliably as recruit of traditional methods.更多还原