Delaunay三角网约束的Harris-SURF图像匹配算法

Harris算法提取的角点定位精度高,但不具尺度不变性,SURF算法虽具有尺度不变性和旋转不变性,但提取的特征点并非视觉角点。针对此问题,该文提出一种Delaunay三角网约束下的Harris-SURF图像匹配方法。首先,采取阈值评估策略对图像进行SURF粗匹配,利用RANSAC算法进行粗差剔除,得到的匹配点用于构建Delaunay三角网;然后以相似三角形作为约束,将其作为Harris特征点精匹配的限制区域,提高Harris点匹配的可靠性。实验表明,该算法具有匹配准确率高、鲁棒性较好等特点,对无人机影像的匹配效果明显优于其他算法。