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针对现有基于自然特征的增强现实系统中图像匹配准确度低、计算量大和鲁棒性差的问题,提出了一种基于仿射不变闭合区域和SURF(speeded-up robust features)的图像匹配方法。对输入的图像首先利用灰度直方图均衡进行图像增强得到二值化的图像,提取图像中的闭合区域作为图像的仿射不变区域,然后运用SURF检测算法提取闭合区域的图像特征描述,最后使用SURF双向匹配算法实现图像的匹配。实验结果表明,图像匹配的准确度有很大程度的提升,同时计算耗时更少;提出的方法能够满足增强现实系统的要求。