改进KLT算法在标志点匹配中的应用：效率与准确性提升

"该文提出了一种采用改进KLT算法的标志点匹配方法，用于解决散斑视觉测量中标志点匹配的问题。通过结合改进的加速稳健性特征(SURF)算法和改进的KLT算法，提高了匹配效率和准确性。文中对比了传统SIFT和SURF算法，展示了所提方法在匹配时间和准确率上的显著提升。" 本文探讨了散斑视觉测量领域的一个关键问题——标志点匹配。在散斑视觉测量中，标志点的引入是为了增强测量的效率和精度。然而，传统的标志点匹配方法常面临匹配时间长和匹配准确率低的挑战。为了解决这些问题，作者提出了一种基于改进KLT算法的标志点匹配新方法。 首先，该方法利用改进的加速稳健性特征（SURF）算法来检测标志点，从而建立初步的匹配点集。SURF算法以其高效和鲁棒性而被广泛应用于图像处理，尤其在特征检测和描述上。但仅依赖SURF可能无法完全避免误匹配，因此接下来，文章引入了改进的KLT算法进行进一步的匹配。KLT算法是一种经典的光流估计方法，能追踪图像序列中的特征点，这里被用来优化匹配过程。 改进的KLT算法在此过程中起到了关键作用，它在保持KLT算法原有优势的同时，可能增强了对特征点运动的跟踪能力，降低了计算复杂度。然后，通过设定最大双向误差作为约束条件，可以有效地剔除匹配过程中的误匹配点，从而提高了匹配的可靠性。 实验部分，该方法被应用到机翼颤振测量的场景中，对比了传统SIFT和SURF算法。实验结果显示，提出的匹配方法在匹配时间上比SIFT减少了75.9%，比SURF减少了42.8%，同时在匹配准确率上分别提升了30.6%和22.2%。这些数据表明，改进的KLT算法结合SURF的标志点匹配方法在实际应用中具有显著的性能优势。 关键词：相干光学、散斑测量、标志点匹配、改进加速稳健性特征（SURF）算法、改进Kanade-Lucas-Tomasi（KLT）算法、最大双向误差。这些关键词揭示了研究的核心内容和技术手段，为后续研究提供了参考。