改进SIFT算法在文字图像匹配中的应用

被引：17

作者：

胡海青 ^{[1
,2
]}

谭建龙 ^{[2
]}

朱亚涛 ^{[3
]}

龚国成 ^{[2
]}

刘金刚 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 首都师范大学计算机科学联合研究院

[2] 中国科学院计算技术研究所

[3] 河北农业大学信息科学与技术学院

来源：

计算机工程 | 2013年 / 39卷 / 01期

关键词：

文字图像; 模板匹配; 尺度不变特征变换算法; 极值点; 特征向量; 特征提取;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

使用SIFT算法对文字图像进行特征提取时,产生的特征点数目较少,且不同文字产生的特征向量存在强干扰性,导致匹配准确率较低。为此,提出一种改进的SIFT算法。该算法利用二值化图像代替灰度图像,增加特征点数目,并取消SIFT的旋转不变性。实验结果证明,与标准SIFT算法相比,改进SIFT算法能有效提高文字图像匹配的准确率。

引用

页码：239 / 243

页数：5

共 7 条

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