《表3 特征匹配方法中影响因素比较》

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《图像匹配方法研究综述》

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注:Y表示算法在某个性能上具有一定的优势。

本文从局部不变特征点匹配、直线匹配、区域匹配三方面对图像匹配方法予以总结。选用2核主频为3.4 GHz的CPU，显卡为NVIDIA GTX TITAN X GPU作为计算机的实验环境，对多个图像匹配算法进行分析比较。表3为从每个类别中选择有代表性的方法进行综合对比分析，测试数据集来自DTU（Technical University of Denmark）数据集及牛津大学数据集Graf。由表3可见，在局部不变点特征匹配方法中，ORB（oriented FAST and rotated BRIEF）和FAST的速度最快，但不具有尺度不变性；ASIFT对视角变化有很高的鲁棒性，但匹配时间最长。在线匹配方法中，LBD+S&G（S&G代表在尺度空间下采用几何约束的线特征提取方法）的计算时间最短，MSLD+S&G次之，其他方面两者的性能接近，LP的计算时间最长，但对视角变化的鲁棒性更高。在模板匹配算法中，CFAST-Match的匹配时间略高于FAST-Match，在区域特征提取方法中，MSER和TBMR的综合性能相近。