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为了解决传统目标匹配方法在单一尺度下存在特征点信息丢失、易受噪而提取伪特征点、从而影响匹配精度和匹配时间的问题,提出了一种新的目标匹配算法.利用不同尺度下图像特征点的融合,筛选出更加稳定的特征点以提高目标的匹配精度;对筛选出的特征点进行FLANN快速匹配,提高匹配速度;并分别在目标图像改变光照、发生旋转等复杂环境下进行匹配,验证该算法的鲁棒性.实验结果表明,所提方法相比传统的匹配方法,在匹配正确率上有所提升,并减少了匹配时间.