摘要:針對傳統點(diǎn)特征匹配方法計算量大、匹配速度慢的問(wèn)題,給出了一種基于CenSurE-star和LDB的圖像匹配算法,以用于在視覺(jué)檢測中對被測目標圖像進(jìn)行快速匹配。該算法首先通過(guò)調整濾波器尺寸從而快速檢測被測目標圖像中不同尺度的CenSurE-star特征點(diǎn),然后采用LDB方法對特征點(diǎn)結合其鄰域進(jìn)行描述,以描述符漢明距離為標準衡量圖像特征點(diǎn)間的相似度并進(jìn)行相應篩選,最終結合RANSAC剔除剩余的誤匹配點(diǎn)對,實(shí)現了圖像間準確匹配。實(shí)驗研究表明,在關(guān)于光照、噪聲和模糊變化的三組被測目標圖像匹配中相較SIFT、SURF等常見(jiàn)算法,該算法不僅顯著(zhù)提升匹配速度,而且保證了較高的匹配準確率。