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使用多尺度Harris算子检测图像的角点作为初始兴趣点.针对自适应非极大值抑制排除了大量潜在匹配点的缺陷,引入条件理论对初始兴趣点进行控制,排除病态点,减少后续过程的计算量,提高算法效率,同时最大限度的保留了匹配点.满足条件理论控制下的特征称为良态特征.由于初始Harris角点的位置会发生偏移以及有伪角点产生,所以利用亚像素定位技术进行精确定位,并排除伪角点和不稳定的角点.使用PCA-SIFT对特征点及其邻域进行描述获得特征向量.最后通过向量之间的欧几里德距离判断特征点是否匹配.实验结果表明算法效率改进明显,匹配效果良好,对图像的几何变换、噪声及光照变化等具有较强的鲁棒性. 相似文献
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