王建永,常 伟

(火箭军工程大学 士官学院,山东 青州 262500)

一种针对MSER区域的双层匹配策略

王建永,常 伟

(火箭军工程大学 士官学院,山东 青州 262500)

为了快速高效地采用图像的最大稳定极值区域(MSER)进行图像匹配，提出了一种针对归一化MSER区域的双层匹配策略。对于待匹配图像的MSER区域进行归一化之后，采用互相关性进行区域的粗匹配；再将候选匹配区划分为4×4个子区域，计算对应子区域的hausdorff距离，作为投票依据，根据投票多少从候选匹配对中选择最优匹配对作为最终的匹配结果。采用标准图像库及实拍红外图像进行了2组实验，实验结果表明，该方法能够较好地完成图像匹配任务。提出了一种针对MSER区域的双层匹配策略，采用标准图像库及红外实拍图像进行了匹配试验。实验结果表明，方法简单高效，匹配效果较好。

最大稳定极值区域；双层匹配策略；互相关性；hausdorff距离；图像识别

0 引言

图像局部特征提取在图像匹配，目标检测、跟踪等方面有着重要应用。局部特征检测包括特征区域或特征点的检测，对这些特征区域或特征点进行描述，使其具有某些不变特征[1]。最常用的特征点提取算法为SIFT特征检测，而区域检测方法则有MSER[2]、Harris-Affine[3]、Hessien-Affine[4]、EBR、IBR[5]和Salient Region等。在比较了MSER、SIFT及其他检测算法之后，结果显示SIFT检测平坦物体效果较好，而MSER对大多数物体均有较好的检测效果[6-9]。K Mikolajczyk[10]等对上述5种常用的区域检测方法进行了比较分析，结果表明在区域检测算子中，MSER检测最为稳定，效果也最为理想。

鉴于MSER区域在视角变换、光照变化和尺度缩放等畸变影响下的高稳定性，利用MSER进行图像匹配、目标识别等任务一直是一项重要的选择[11]。……