| 改进的SIFT邻域投票图像匹配算法 |
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| 引用本文： | 程德强,李腾腾,郭昕,白春梦,徐辉.改进的SIFT邻域投票图像匹配算法[J].计算机工程与设计,2020,41(1):162-168. |
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| 作者姓名： | 程德强 李腾腾 郭昕 白春梦 徐辉 |
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| 作者单位： | 中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221116;内蒙古智能煤炭有限责任公司,内蒙古准格尔旗017100 |
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| 基金项目： | 江苏省高层次人才培养工程"项目;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对传统图像匹配算法在几何差异场景下匹配精度低的问题,提出一种改进SIFT特征描述符和邻域投票相结合的图像匹配算法。使用8个邻域像素的平均值代替原始极值点,通过SIFT提取图像中的特征点,利用Sobel算子计算特征点的梯度幅度和方向,结合8个仿射形式的同心圆邻域生成64维描述符,根据欧氏距离确定初始匹配点,采用邻域投票的方法剔除错误的匹配点,实现图像的精确匹配。实验结果表明,该算法在显著提高匹配精度的同时缩短了匹配时间,对复杂场景的匹配性能明显提升。
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| 关 键 词： | 特征匹配 SIFT特征 特征描述 欧氏距离 邻域投票 |
Improved SIFT neighborhood voting image matching algorithm |
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| CHENG De-qiang,LI Teng-teng,GUO Xin,BAI Chun-meng,XU Hui.Improved SIFT neighborhood voting image matching algorithm[J].Computer Engineering and Design,2020,41(1):162-168. |
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| Authors: | CHENG De-qiang LI Teng-teng GUO Xin BAI Chun-meng XU Hui |
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| Affiliation: | (School of Information and Control Engineering,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116,China;Inner Mongolia Intelligent Coal Limited Company,Zhungeer Banner of Autonomous Region 017100,China) |
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