%0 Journal Article
%T 光流特征聚类的车载全景序列影像匹配方法
%A 张正鹏
%A 江万寿
%A 张靖
%J 测绘学报
%P 1266-1273
%D 2014
%R 10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0172
%X 提出一种光流特征聚类的车载全景序列影像匹配方法.采用非参数化的均值漂移特征聚类思想,以SIFT多尺度特征匹配点的位置量和光流矢量,构建了影像特征空间的空域和值域;利用特征空间中对应的显著图像光流特征为聚类条件,实现了全景序列影像的匹配;最后以全景极线几何约束为条件进行粗差的剔除.通过相同、不同内点率以及不同数据的试验对比分析,本文方法在匹配正确点数和正确率方面要优于经典的Ransac法和金字塔Lucas-Kanade光流法,尤其在场景复杂造成的低内点率情况下,算法表现较为稳定,并可较好地剔除由重复纹理、运动物体、尺度变化等产生的匹配点粗差.
%K 车载全景影像
%K 光流聚类
%K 均值漂移
%K SIFT特征
%U http://xb.sinomaps.com:8081/Jwk_chxb/CN/abstract/abstract6453.shtml