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图像特征点匹配算法是增强现实几何一致性技术中的核心算法,目前图像特征点匹配算法耗时较大,准确性较差。提出了一种基于距离约束的改进SURF(Speeded-up Robust Features)算法:在特征点检测阶段,动态构建高斯金字塔图层,提高特征点提取的实时性和准确性;特征点的优化处理,避免提取到的图像特征点出现聚集现象。在特征点匹配阶段,对提取到的特征点构建KD-tree树索引,提高特征匹配的实时性和准确性。实验表明,改进的SURF算法有效地解决了目前方法存在特征提取时间相对较长,特征点匹配误差