SVR在异源图像误匹配点对剔除中的应用

作者： 张姣 [1] ; 李俊山 [1] ; 朱英宏 [2,1] ; 朱秋旭 [1]

摘要：针对红外和可见光图像匹配算法中普遍存在正确匹配率低的问题，提出了一种基于支持向量回归（sup—port vector regression，SVR）的误匹配点剔除算法．算法在已知特征匹配点对的基础上，将点坐标作为SVR的训练样本；通过SVR建立回归模型，拟合匹配点对的坐标映射函数；最后根据映射函数判定匹配点对的正确性，实现误匹配点对的剔除．实验表明，本文算法对于误匹配点的判定与剔除具有明显的效果．与随机抽样一致性算法相比，能够在不损失正确匹配的前提下有效减少误匹配对，具有较高的正确率．

关键字： 红外图像 可见光图像 特征匹配 支持向量回归 剔除误匹配

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