| 分块多项式确定性矩阵SIFT图像配准算法 |
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| 引用本文： | 卢健,陈泽民,马成贤,何金鑫.分块多项式确定性矩阵SIFT图像配准算法[J].电光与控制,2019,26(1). |
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| 作者姓名： | 卢健 陈泽民 马成贤 何金鑫 |
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| 作者单位： | 西安工程大学电子信息学院,西安,710048;西安工程大学电子信息学院,西安,710048;西安工程大学电子信息学院,西安,710048;西安工程大学电子信息学院,西安,710048 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;陕西省教育厅专项科研项目;陕西省科技厅科技发展项目;西安市碑林区应用技术研发项目 |
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| 摘 要： | 针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在关键点(即尺度空间稳定的极值点)特征描述向量计算复杂且维数较高,以及多项式确定性矩阵测量数取值受限等现象,提出一种分块多项式确定性矩阵的SIFT图像配准算法。通过压缩感知的稀疏表示方法,将SIFT提取的高维描述子向量降维到低维的稀疏特征向量,降低了关键点描述向量维度,并采取欧氏距离对图像关键点特征描述向量进行相似性度量。与传统算法的针对性比对分析表明,改进算法有效提升了配准精度,增强了实时性。
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| 关 键 词： | 图像配准 SIFT 分块多项式确定性矩阵 压缩感知 |
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