改进FAST和对立颜色特征的向量场一致性匹配

针对目前传统图像匹配算法在复杂环境下存在误匹配点对过多、稳健性较差等问题,本文提出一种基于改进FAST的特征点提取,结合对立颜色特征的图像匹配算法。首先,利用改进FAST算法提取的角点作为特征点,结合改进的Opponent SIFT算法对特征点进行描述;然后,使用基于字符定位算法对提取的特征点对进行粗匹配,降低整体匹配过程中特征点对误匹配的风险。最后,为了规避因RANSAC算法易陷入局部最优解而导致正确点对被误剔除的问题,运用向量场一致性替代RANSAC进行提纯,降低误匹配率。通过对比试验表明,改进算法匹配准确率均大于91%,且对差异变化具有较好的稳健性、适应性。