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题名基于SIFT特征描述子的立体匹配算法
被引量：25
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作者
宰小涛
赵宇明
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机构
上海交通大学
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出处
《微计算机信息》
北大核心
2007年第24期285-287,共3页
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文摘
目前,立体匹配是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。为了克服传统的局部特征匹配算法对噪声和图像灰度的非线性变换敏感的缺点,本文提出了一种新的基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征描述子的立体匹配算法。该算法利用图像梯度信息,构造基于三维梯度方向直方图的SIFT特征描述子作为区域特征描述符,通过立体视觉理论中的极线约束将匹配特征的搜索空间从二维降到一维,最后以基于特征描述子欧氏距离的最近邻匹配得到匹配结果。实验结果表明,该方法匹配精度高,对图像灰度的非线性变换比较鲁棒,可以应用于对匹配算法鲁棒性要求比较高的立体视觉系统中。
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关键词
立体匹配
SIFT
极线约束
图像变换
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Keywords
Stereo matching, SIFT, Epipolar constraints, non-linear intensity transformation.
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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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