[发明专利]一种基于改进的MSER图像匹配算法

摘要

本发明涉及计算机视觉领域，特指一种基于改进的MSER图像匹配算法。将尺度不变特征子(SURF)和最大稳定极值区域特征子(MSER)相结合来进行图像特征提取和匹配的方法，以产生特征矢量，然后利用欧式距离进行图像的粗匹配，以初步校正图像的空间几何变形。再应用H‑L特征具有的尺度不变，包含大量图像结构信息的特征点都能够被检测到。该算法可以充分利用二者在图像多种变换情况下提取特征的互补性，来达到在时间条件可接受范围内，复杂环境中图像间匹配的稳健性。

主权项

一种基于改进的MSER图像匹配算法，其特征是，包括如下步骤：1)分别提取两幅图像的MSER(Maximally Stable External Region)特征；2)分别提取两幅图像的SURF(Speeded Up Robust Features)特征；3)分别将两幅图像所提取的MSER特征和SURF特征融合在一起；4)分别用SURF特征描述子对融合的特征进行统一描述；5)对统一的SURF特征描述子进行特征粗匹配；6)对特征描述子进行H‑L(Harris‑Laplace)特征精匹配。