改进Harris-SIFT算法在双目立体视觉中的应用

刘雨婷; 王晓东; 吴建德; 范玉刚; 黄国勇

doi:10.13873/j.1000-97872014.06.027

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改进Harris-SIFT算法在双目立体视觉中的应用

应用技术 | 更新时间：2025-09-11

- 改进Harris-SIFT算法在双目立体视觉中的应用
- Application of improved Harris-SIFT algorithm in binocular stereo vision
- 传感器与微系统 2014年33卷第6期页码：151-153+160
- 作者机构：
  
  1. 昆明理工大学
  2. 云南省矿物管道输送工程技术研究中心
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（51169007）;云南省科技计划资助项目（2010DH004,2011FZ036,2011DA005,2012CA022）;云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划资助项目（2011CI017）
- DOI：10.13873/j.1000-97872014.06.027
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2014
- 稿件说明：
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[1]刘雨婷,王晓东,吴建德,范玉刚,黄国勇.改进Harris-SIFT算法在双目立体视觉中的应用[J].传感器与微系统,2014,33(06):151-153+160.

LIU Yu-ting, WANG Xiao-dong, WU Jian-de, et al. Application of improved Harris-SIFT algorithm in binocular stereo vision[J]. 2014, 33(6): 151-153+160.
[1]刘雨婷,王晓东,吴建德,范玉刚,黄国勇.改进Harris-SIFT算法在双目立体视觉中的应用[J].传感器与微系统,2014,33(06):151-153+160. DOI： 10.13873/j.1000-97872014.06.027.

LIU Yu-ting, WANG Xiao-dong, WU Jian-de, et al. Application of improved Harris-SIFT algorithm in binocular stereo vision[J]. 2014, 33(6): 151-153+160. DOI： 10.13873/j.1000-97872014.06.027.

摘要

针对双目立体视觉图像匹配的实时性问题

提出了一种改进Harris-SIFT算法

克服了原SIFT算法提取的特征点不是角点且耗时长等问题。该算法首先用改进Harris算子进行角点提取

然后用SIFT算子构建特征描述子

最后对提取的特征点采用欧氏距离度量点对的相似性

利用最近邻搜索策略进行特征匹配。在VC++6.0与Open CV平台上

通过实验比较了所提算法与SIFT算法的特征点提取匹配结果

证明了所提算法的有效性与实时性。

Abstract

Aiming at real-time problem of Binocular stereo vision image matching

an improved Harris-SIFT algorithm is proposed

which overcomes extracted feature points are not corner points and long time-consuming issues of the original SIFT algorithm. Firstly

this algorithm uses modified Harris operator for corner point extraction

then SIFT operator is used to build feature descriptor

at last the similarity of Euclidean distance metric points of the extracted feature points and the nearest neighbor search strategy is applied for feature matching. Finally

experiments on the platform of VC + + 6. 0 and Open CV

are given to show the efficiency of the proposed approach. It is shown that the proposed algorithm is more effective and real-time compared to the feature point extraction matching results of SIFT algorithm.

关键词

Keywords

references

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