测绘通报 | 钱学飞，沈映政，王友昆，等：一种改进SURF的视觉影像匹配算法

测绘学报 10-30 141

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本文内容来源于《测绘通报》2021年第1期，审图号GS（2020）7253号。

一种改进SURF的视觉影像匹配算法

钱学飞1, 沈映政1, 王友昆2,3, 陈宇2, 徐博2

1. 云南国土资源职业学院, 云南昆明 652501;

2. 武汉大学测绘学院, 湖北武汉 430079;

3. 昆明市测绘研究院, 云南昆明 650051

基金项目：国家重点研发计划（2017YFC0803801）；云南省地矿局科技创新基金项目（2017JJ05）；云南省教育厅科学研究基金（2019J0481）引文格式：钱学飞, 沈映政, 王友昆，等. 一种改进SURF的视觉影像匹配算法[J]. 测绘通报, 2021(1): 99-102,107.DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2021.0018.摘要摘要：视觉影像经常存在纹理情况复杂和动态模糊等情况，严重降低了连续影像间各类特征的相似性，导致传统的匹配算法难以获得准确、稳定、分布良好的影像匹配，影响后续影像处理中各类信息的获取。针对上述情况，本文提出了一种改进SURF视觉影像匹配方法。该方法包括特征提取、初始匹配和对应匹配3个步骤。首先，利用SURF特征匹配方法提取足够且分布良好的特征点；其次，进行初始匹配，得到一些正确的匹配点对及影像对之间的初始投影变换关系；最后，采用几何对应匹配策略进行匹配传播，得到更可靠的匹配结果。通过图像对之间的几何关系，几何对应匹配能够发现比初始SURF算法更合适的匹配结果。对TUM数据综合试验表明，该算法简单快速，匹配精度高。作者简介作者简介:钱学飞(1979-),男,硕士生,工程师,主要研究方向为摄影测量与遥感及点云数据处理。E-mail:540847054@qq.com通信作者:沈映政。E-mail:99058223@qq.com