改进的高维搜索算法在图像匹配中的应用

摘要

针对现有的高维数搜索算法在进行图像匹配中存在大量错配点对的问题,提出一种基于KD-Tree的改进算法(PCAKD-Forest)。该方法将数据集分解成等量的N个子数据集,针对每个子数据集单独建树。建树时,使用PCA算法,根据各维数之间的协方差,求出它们的主成分奉献率,再按主成分奉献率进行维数优先级排序。将N棵树形成的KDForest应用于图像特征点匹配。实验结果表明,改进后的算法在保证实时性的同时,显著地提高匹配精度。