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基于改进的SIFT特征的图像双向匹配算法
被引:45
作者
:
骞森
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0
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0
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0
机构:
南京航空航天大学机械电子工程研究所
骞森
朱剑英
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0
机构:
南京航空航天大学机械电子工程研究所
朱剑英
机构
:
[1]
南京航空航天大学机械电子工程研究所
来源
:
机械科学与技术
|
2007年
/ 09期
关键词
:
图像匹配;
不变量特征;
SIFT;
D O I
:
10.13433/j.cnki.1003-8728.2007.09.027
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
图像匹配是计算机视觉中许多领域的基础,特征提取则是图像匹配的基础,其中不变量特征是一个重要的理论。SIFT是最有效的尺度、旋转、亮度不变量局部特征之一,但算法复杂、计算时间长。分析了SIFT的计算时间分配,通过计算关键点的邻域梯度直方图时动态修改采样步长,大大提高了SIFT的计算速度。分析了基于SIFT特征的图像匹配算法,提出了双向匹配算法,提高了图像匹配的准确率。实验结果表明所提出的方法是有效的。
引用
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页码:1179 / 1182
页数:4
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共 2 条
[1]
Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints.[J] . David G. Lowe. International Journal of Computer Vision . 2004 (2)
[2]
Scale & affine invariant interest point detectors
[J].
Mikolajczyk, K
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
CNRS, INRIA Rhne Alpes GRAVIR, F-38330 Montbonnot St Martin, France
CNRS, INRIA Rhne Alpes GRAVIR, F-38330 Montbonnot St Martin, France
Mikolajczyk, K
;
Schmid, C
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机构:
CNRS, INRIA Rhne Alpes GRAVIR, F-38330 Montbonnot St Martin, France
CNRS, INRIA Rhne Alpes GRAVIR, F-38330 Montbonnot St Martin, France
Schmid, C
.
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION,
2004,
60
(01)
:63
-86
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Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints.[J] . David G. Lowe. International Journal of Computer Vision . 2004 (2)
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[J].
Mikolajczyk, K
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CNRS, INRIA Rhne Alpes GRAVIR, F-38330 Montbonnot St Martin, France
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;
Schmid, C
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Schmid, C
.
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION,
2004,
60
(01)
:63
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