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由于AKAZE算法中局部二进制描述符对图像尺度变化、模糊变化不敏感,导致特征点提取不均匀、特征匹配正确率低,提出一种改进AKAZE与边缘化采样一致方法(marginalizing sample consensus,MAGSAC)结合的特征匹配算法。该算法采用FREAK(fast retina keypoint)描述符描述特征点,对采样点计算梯度确定特征点主方向,使用MAGSAC方法剔除错误匹配点对。实验结果表明:在图像发生尺度与旋转变化时,改进算法的匹配精度比传统AKAZE算法高6.98%,尺度变化