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1、多重约束条件下的LBD描述子与直线段匹配王竞雪12何腕营1【摘要】目的针对直线描述子匹配算法缺乏有效的几何约束,且易受弱纹理、 尺度变化的影响，提出一种结合多重约束条件的LBD描述子的直线段匹配算法 (LBDs)。方法该算法以LSD算法提取的直线段作为匹配基元，利用SIFT匹配 得到的同名点构建同名三角网约束确定候选直线；参考影像上以目标直线段为 中心轴建立该直线段的矩形支撑域；根据目标直线段端点及其支撑域四角点在 搜索影像上的核线约束建立候选直线段的对应支撑域；利用仿射变换统一目标 直线段及候选直线段支撑域的大小；将直线段支撑域分解为大小相等的条形带, 通过计算每个条形带的描述符得到该直线段
2、的描述子，依次完成目标直线段与 候选直线段LBD描述子的构建；分别计算目标直线段与每个候选直线段描述子 向量间的欧氏距离，将满足最近邻距离比准则的候选直线段作为匹配结果；最 后选取角度约束对匹配结果检核，确定同名直线。结果实验选取网上公开的3 组分别存在角度、旋转、尺度变换的近景影像对作为实验数据，采用LBDs分 别对其进行直线段匹配实验，并与其他直线段匹配算法进行对比分析,实验结 果表明，LBDs获取同名直线数目约为其他算法的1.061.41倍,匹配正确率也 提高了 2.411.6个百分点,从匹配效率上来看,LBDs更为耗时，但兼顾该算法 匹配获得同名直线数目、匹配正确率及运行时间，LBDs的鲁棒性更强,匹配 结果的准确性与可靠性较高。结论结合多重约束条件构建的LBD描述子对于 存在角度、旋转和尺度变化的影像进行直线匹配过程中具有稳定性。【期刊名称】中国图象图形学报【年(卷)，期】2019(024)002
