局部描述与拓扑约束结合的直线段匹配算法

这篇论文发表于2014年的《国防科技大学学报》第36卷第6期，作者包括张跃强、苏昂、朱遵尚、刘海波和尚洋，研究领域为工程技术，具体是图像处理中的直线段匹配算法。论文提出了一个结合局部描述和拓扑约束的直线段匹配算法，主要针对弱纹理目标匹配问题。 论文的核心内容包括以下几个方面： 1. **直线描述符的改进**：传统的均值标准差直线描述符被优化以适应初始匹配过程。通过对直线局部邻域梯度信息的分析，改进后的描述符能够更有效地捕获直线特征，提高匹配的精确性。 2. **全局拓扑结构的应用**：为了消除匹配过程中的误匹配，论文引入了直线间的全局拓扑结构信息。这一策略考虑了直线在图像中的相对位置和连接关系，有助于过滤掉不符合整体结构的匹配对。 3. **迭代拓扑滤波**：通过迭代的方式，算法能够在保持匹配精度的同时，发现更多潜在的匹配直线，扩大匹配范围。这个过程不仅增加了匹配的数量，还进一步提升了匹配的可靠性。 4. **全局角度约束**：为了提高算法的效率，研究者引入了全局角度约束。这一步骤减少了计算量，通过限制可能的角度范围来快速排除错误匹配，从而加速了匹配过程。 5. **鲁棒性与性能比较**：实验结果表明，该算法在多种图像变化条件下，如光照变化、图像旋转、模糊、尺度变换和视点变化，都表现出极高的鲁棒性。此外，与当时流行的两种直线匹配方法相比，该算法在匹配效率和准确性上都有显著优势。 关键词涉及到直线检测、直线描述、直线匹配以及拓扑约束，反映了论文的主要研究点。文章的文献标识码为A，表明其具有较高的学术价值，而中图分类号则将其归类在计算机技术与航空航天科学领域。 这篇论文提出了一种创新的直线匹配算法，通过结合局部特征和全局结构信息，提高了弱纹理目标的匹配性能，尤其在复杂环境变化下展现出良好的鲁棒性。这一工作对于图像处理、目标识别以及计算机视觉等领域具有重要的理论与实践意义。