周 翔 ，唐丽玉 *，林 定

（1.空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室（福州大学），福州350108；2.地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心（福州大学），福州350108）

（∗通信作者电子邮箱Tangly@fzu.edu.cn）

0 引言

增强现实（Augmented Reality，AR）是指利用计算机技术将虚拟场景实时精准地叠加到真实场景中的相对位置，以增强用户在真实环境中的感知体验［1］。增强现实技术由虚拟现实技术发展而来，具有虚实融合、实时交互、虚实注册的特点［2］，增强现实技术的核心是虚实注册［3-4］。随着计算机图形学和计算机视觉技术的快速发展，基于平面图像的自然特征虚实注册方法俨然成为研究热点之一，基于自然特征的虚实注册方法的关键之一在于图像的特征提取与匹配［4-5］，图像特征提取与匹配算法的特征识别精度和计算速度会对虚实注册的精确度与实时性产生直接影响。

图像特征识别算法分为特征提取和特征描述两个部分，图像的特征描述算法主要分为浮点型描述符和二进制描述符两类。基于尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）算法［6］是目前综合性能最佳的浮点型描述符，也是高精度特征提取算法，但其运算量大、耗时多，难以满足对实时性有需求的实际应用，而同为浮点型描述符的加速稳健特征（Speeded Up Robust Features，SURF）算法［7］能够获取类似于SIFT算法的高精度和鲁棒性佳的特征点，但计算速度较SIFT有较大的提高［8］，是一种较为高效的算法，与二进制描述符相比，识别精度更高［9］但计算速度慢了一个数量级，在所有的二进制……