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基于标准化欧式距离的双向特征匹配算法研究
引用本文:
黄海波 聂祥飞 李晓玲 张月 熊文怡. 基于标准化欧式距离的双向特征匹配算法研究[J]. 广东电脑与电讯, 2018, 1(11): 35-40
作者姓名:
黄海波 聂祥飞 李晓玲 张月 熊文怡
作者单位:
重庆三峡学院 电子与信息工程学院
基金项目:
国家自然科学基金项目(No.61602072);重庆市高校市级重点实验室资助项目(No.C16);重庆高校创新团队建设计划资助项目(No.CXTDX201601034);重庆市教育委员会科学技术研究项目(No.KJ1601004)。
摘 要:
基于特征的匹配算法是图像配准的重要内容,针对传统SIFT匹配法存在的重复匹配、多对一匹配、正确率不高等问题,本文提出了基于标准化欧式距离的双向特征匹配算法。该算法首先通过SIFT算法对特征点进行提取,然后用标准化欧氏距离对特征描述符进行度量,接着采用双向特征匹配算法对特征点进行匹配,最后以RANSAC算法对匹配对进行提纯。实验结果表明,使用标准化欧氏距离进行双向匹配,具有更高的准确率。
关 键 词:
SIFT
双向匹配
标准化欧氏距离
特征匹配
图像配准
Study on Bidirectional Feature Matching Algorithm Based on Standardized Euclidean Distance
Abstract:
Keywords:
SIFT
bidirectional matching
standardized Euclidean Distance
feature matching
image registration
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