基于松弛与投票的目标定位算法

基于点特征的目标定位应用中，由于噪声、复杂背景和重复结构，使得目标定位存在一定难度。利用多尺度特征点，提出了一种基于松弛与投票的目标定位算法，能够同时维持目标的局部信息和结构信息。该算法首先将特征点的描述子信息融入到松弛算法求取对应点，然后计算目标在场景中的位置、旋转角度和尺度变化，构成一个投票空间，最后将投票空间中最密集的点作为定位结果。该算法能够定位尺度、旋转、遮挡和视点变化的目标。真实图像的实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性。