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多尺度Harris方法检查到的特征点存在很多冗余点,虽然Harris-Laplace方法可以除去一些冗余点,但是还会出现一个局部结构内存在多个特征点的情况或一个特征点代表多个不同尺度的局部结构。为此,提出一种改进的方法,在检测多尺度Harris特征点时进行跟踪分组,使代表同一个局部结构的特征点被分为一组,用归一化的Laplace函数去除冗余点,再利用点的度量值选出最能代表该局部结构的特征点。实验结果证明,该方法能够有效去除冗余点,在模糊和旋转变换时性能优于Harris-Laplace方法,具有尺度不变的特性。 相似文献
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