基于改進(jìn)SURF的圖像特征點(diǎn)匹配算法

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摘 要：為了提升圖像在三維重建過程中特征點(diǎn)匹配時的準(zhǔn)確率，提出了一種基于改進(jìn)SURF（speeded-up robust features）的圖像特征點(diǎn)匹配算法。首先，將SURF的64維度描述符提升至128維度；其次，在SURF算法引入KD-Tree模塊，利用BBF（best bin first）最近鄰查詢機(jī)制實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)匹配；最后，通過對同一數(shù)據(jù)集進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮小，并利用傳統(tǒng)算法和改進(jìn)SURF算法分別對圖像進(jìn)行特征點(diǎn)匹配實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證改進(jìn)SURF算法的有效性。（剩余14877字）