激光与光电子学进展, 2017, 54 (9): 091002, 网络出版: 2017-09-06   

SICA-SIFT和粒子群优化的图像匹配算法 下载: 829次

Image Matching Algorithm Based on SICA-SIFT and Particle Swarm Optimization
作者单位
中北大学计算机与控制工程学院, 山西 太原 030051
摘要
针对目前使用较多的尺度不变特征转换算法在提取图像特征向量时因数量较多、维数较大造成匹配时计算量过高、匹配过程中约束条件过于单一、误匹配率较高等问题, 提出一种改进的匹配算法。针对特征描述的问题, 采用子模式独立成分分析法算法对特征向量进行降低维数处理, 减少了特征向量的数量和维数; 针对误匹配率较高的问题, 在约束条件中加入方向约束, 即通过特征向量的方向和欧氏距离进行两次匹配, 减小误配率; 在匹配时通过粒子群算法寻找函数的极值, 以减少该算法的时间消耗。实验对比结果表明, 改进的匹配算法有效地提高了匹配的准确率。
Abstract
In view of the problems of large matching calculation amount, too single constraints in the process of matching, and high rate of false matching in the extraction of image feature vector using the existing scale invariant feature transform algorithm, an improved matching algorithm is proposed. Considering the problem of feature description, selective independent component analysis algorithm is adopted to reduce the dimensionality of the feature vector for the decrease of the number and the dimension of the feature vector. In order to solve the problem of higher mismatching rate, a direction constraint is added to the constraint conditions, namely matching twice through the direction of the feature vector and the Euclidean distance to reduce the mismatching rate. The particle swarm algorithm is used to find the extremum of the function to reduce time consumption of the algorithm. The experimental results show that the improved algorithm can effectively increase the matching accuracy.

张鑫, 靳雁霞, 薛丹. SICA-SIFT和粒子群优化的图像匹配算法[J]. 激光与光电子学进展, 2017, 54(9): 091002. Zhang Xin, Jin Yanxia, Xue Dan. Image Matching Algorithm Based on SICA-SIFT and Particle Swarm Optimization[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2017, 54(9): 091002.

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