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题名基于RANSAC的SIFT匹配阈值自适应估计
被引量：16
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作者
刘川熙
赵汝进
刘恩海
洪裕珍
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机构
中国科学院光电技术研究所
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第S1期157-160,共4页
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基金
中科院青年创新促进(2016335)
国家自然科学基金(61501429)资助
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文摘
针对基于欧氏距离比值作为图像尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配相似性度量时,距离比阈值难以设置最优,且固定距离比阈值易引起误匹配或漏匹配等问题,引入随机抽样一致性(RANSAC)算法。该算法对SIFT匹配算法中的距离比阈值进行自适应优化,确定最佳的阈值,再利用双向匹配的方法剔除误匹配点。实验结果表明,针对不同的实验图像,所提算法都能自适应地求解出一个最优的比例阈值,使得匹配点数最多,同时具有较高的匹配正确率,经过双向匹配的策略优化后效果更好。
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关键词
尺度不变特征变换(SIFT)
随机抽样一致性(RANSAC)
自适应
匹配阈值
双向
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Keywords
SIFT
RANSAC
Adaptively
Matching threshold
Bi-direction
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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