图像特征检测与匹配方法研究综述

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2020年第3期北京时间：

作者：唐灿

单位：唐灿,重庆工商大学 计算机科学与信息工程学院, 重庆, 400067,唐亮贵,重庆工商大学 计算机科学与信息工程学院, 重庆, 400067,刘波,重庆工商大学 计算机科学与信息工程学院, 重庆, 400067

摘要：几十年来，图像特征检测与匹配一直是图像处理的最核心领域之一，是计算机视觉的基石.没有特征检测与匹配就没有SLAM、Sfm、AR、通用图像检索、图像配准、全景图像等视觉任务.本文在回顾几十年来的经典检测算法的基础上，阐述了引用最新的以深度学习为首的机器学习算法后，在本领域取得的最新进展，包括特征点、局部特征子、全局特征子、匹配及优化、端到端框架等所有关键点，展示了算法各自的优缺点.总而言之，面对工业界的宽基线、实时、低算力检测的要求，图像特征检测和匹配仍然是一项未能完整攻克的任务，融合特征点、局部特征子、全局特征子、匹配及优化的多任务全局框架成为未来发展的趋势.

关键词：图像特征检测;描述子;匹配算法;深度学习

基金资助：重庆工商大学开放课题（KFJJ2019067）；重庆市教委课题（1792079）