改进SURF-FLANN的综采工作面视频拼接特征提取与匹配算法
毛清华1
王孟寒2
胡鑫1
翟娇2
1.西安科技大学机械工程学院,陕西西安 710054;西安科技大学陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室,陕西西安 7100542.西安科技大学机械工程学院,陕西西安 710054
摘要：针对目前视频拼接技术中的主要问题,即SURF(Speed Up Robust Features)特征提取算法与FLANN(Fast Library or Approximate Nearest Neighbors)特征匹配算法在综采工作面恶劣环境中存在特征点误提取和特征点匹配正确率低的问题,提出一种改进SURF-FLANN的综采工作面视频拼接特征提取与匹配算法.为了提高特征点提取正确率,该方法通过将传统的高斯滤波换为更为先进的双边滤波提取图像中的SURF关键特征点,同时在特征向量中引入特征点4-领域内的特征点描述符信息,从而改进了描述符算子,进一步提高了特征点的描述能力.为了提升特征点匹配速度,提出了R-FLANN(Random Sample Consensus-Fast Library or Approximate Nearest Neighbors)特征匹配算法,该算法利用RANSAC算法获取特征点的匹配先验信息剔除无匹配、误匹配的特征点,从而提高特征点匹配速度.为了验证改进效果,通过消融试验验证了改进SURF-FLANN的特征提取与匹配算法有效提升综采工作面视频图像特征提取和匹配正确率.通过本文方法与SIFT+FLANN,Hairrs与SURF+FLANN的特征提取与匹配算法进行特征点提取与匹配的对比试验,结果表明本文方法特征提取与匹配平均正确率和平均匹配速度最高,分别达到了 81.47％和51.47帧/s.通过运用本文方法与SIFT+FLANN,Hairrs与SURF+FLANN的特征提取与匹配算法进行视频图像拼接对比试验,结果表明本文提出的方法在拼接效果清晰度、对比度、熵、拼接速率指标都最好,得到了最佳效果.
关键词：综采工作面SURF算法FLANN算法视频拼接特征提取特征匹配
分类号：TD672(矿山电工)TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：陕西省科技厅陕煤联合基金面上资助项目(2019JLM-39)陕西省科技创新团队资助项目(2018TD-032)
论文发表日期：2025-06-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 3224-3234 )
英文信息