基于局部SIFT特征点的双阈值配准算法

被引:3
作者
邓朝省
陈莹
机构
[1] 不详
[2] 江南大学物联网工程学院
[3] 不详
关键词
尺度不变特征变换(SIFT)特征点匹配; 图像配准; 欧氏距离; 双阈值;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
针对SIFT匹配算法和SIFT与RANSAC结合的匹配算法都存在不同程度误匹配的问题,提出一种基于局部SIFT特征点的双阈值匹配算法。设计变步长迭代准则获取SIFT双阈值,其中大阈值匹配获得一组稀疏的精确匹配,小阈值匹配获得一组可能存在误匹配的密集匹配。以精确匹配建立目标的形变约束模型,以此为基础从密集匹配中删除误匹配。通过这些正确的匹配点估计两幅图像之间的变换矩阵。为了降低算法所需时间,提高效率,通过分析图像的纹理变化,采用提取其变化最为剧烈的区域来代表整幅图像进行匹配运算。实验结果表明,该算法在图像存在平移、旋转等仿射变化情况下具有配准精度高,稳定和快速等特点。
引用
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页码:189 / 193
页数:5
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