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针对室内环境下视觉图像匹配速度慢、精度低等问题,提出一种基于奇异值分解结合Harris的快速匹配新方法。随机采集两组相邻的视觉图像作为研究对象,利用奇异值分解(SVD)对视觉图像进行压缩与重构。利用Harris角点检测算法对重构后的视觉图像进行特征角点的检测,然后结合归一化互相关(NCC)算法对视觉图像的特征角点进行一次粗匹配,最后采用随机抽样一致性(RANSAC)方法对粗匹配结果进行校正,实现特征点对的精匹配。实验表明:与传统的归一化互相关模板匹配算法相比,该算法不仅将视觉图像在室内环境下的误匹配