华东师范大学学报(自然科学版)

作者：章昕烨, 童卫青, 李海晟

关键词：壁画数字化,特征匹配,暴力匹配,颜色不变量,

既有的图像特征匹配算法比较适合于一般分辨率的图像, 且是在灰度图像上进行的. 洞窟壁画图像的特点是分辨率非常高, 并且还可能存在具有相同灰度纹理和不同颜色的区域. 针对这类特殊图像, 提出了一种面向高分辨率壁画图像的高速化特征匹配算法(简称NeoKPM算法). NeoKPM算法有2个主要特点: ①通过降采样图像获得原图像粗配准的单应变换矩阵, 极大地降低了后续特征匹配的时间复杂度; ②提出了一种基于灰度和颜色不变量的特征描述符, 能很好地区分具有相同灰度纹理和不同颜色的特征点, 提高了特征匹配的正确性. 在实际壁画图像库上, 对NeoKPM算法的性能进行了实验. 实验结果表明, NeoKPM算法在分辨率为8 000万像素的壁画图像上, 其每对图像的正确匹配点数量平均比SIFT (Scale Invariant Feature Transform)算法高出了近10万个; 其特征点匹配平均处理速度是SIFT算法的20倍; 其基于图像单个像素的双图像平均误差小于0.04像素.

来源：2021年第6期

《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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