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SIFT改进算法在图像配准中的应用
被引量：
17
1
作者
王田甲
刘国荣
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2011年第5期184-188,共5页
文中对尺度不变特征变换(SIFT)算法进行分析研究,针对原算法中128维的高维描述子提出60维方形邻域描述子,统计邻域梯度信息.方形邻域描述子较原算法增加了邻域像素统计范围,增强了关键点的邻域信息;在配准阶段采用欧氏距离作为度量函数...
文中对尺度不变特征变换(SIFT)算法进行分析研究,针对原算法中128维的高维描述子提出60维方形邻域描述子,统计邻域梯度信息.方形邻域描述子较原算法增加了邻域像素统计范围,增强了关键点的邻域信息;在配准阶段采用欧氏距离作为度量函数,用次临近与最邻近之比来对60维描述子进行匹配.通过实验证实,改进算法的匹配时间是原算法的30%～60%,配准精度与原算法相近,对于复杂图像的配准精度较原算法有所提高,适用于对实时性要求较高的图像配准场合.
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关键词
尺度不变特征变换算法
尺度空间
方形
邻域
描述
子
特征匹配
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职称材料
题名
SIFT改进算法在图像配准中的应用
被引量：
17
1
作者
王田甲
刘国荣
机构
西安交通大学电子与信息工程学院
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2011年第5期184-188,共5页
文摘
文中对尺度不变特征变换(SIFT)算法进行分析研究,针对原算法中128维的高维描述子提出60维方形邻域描述子,统计邻域梯度信息.方形邻域描述子较原算法增加了邻域像素统计范围,增强了关键点的邻域信息;在配准阶段采用欧氏距离作为度量函数,用次临近与最邻近之比来对60维描述子进行匹配.通过实验证实,改进算法的匹配时间是原算法的30%～60%,配准精度与原算法相近,对于复杂图像的配准精度较原算法有所提高,适用于对实时性要求较高的图像配准场合.
关键词
尺度不变特征变换算法
尺度空间
方形
邻域
描述
子
特征匹配
Keywords
SIFT algorithm
scale space
square local descriptor
feature matching
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SIFT改进算法在图像配准中的应用
王田甲
刘国荣
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2011
17
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