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基于无监督学习的SIFT鲁棒图像匹配算法
引用本文:袭著有. 基于无监督学习的SIFT鲁棒图像匹配算法[J]. 机械与电子, 2014, 0(3): 71-73
作者姓名:袭著有
作者单位:[1]西北工业大学力学与土木建筑学院,陕西西安710072 [2]辽宁工业大学理学院,辽宁锦州121001
摘    要:SIFT特征匹配算法的匹配能力强,但特征点中孤立点和噪声点等会导致部分特征点误匹配;不同图像间特征点的有关描述相近,也会造成两幅不同结构的图像,在提取出各自的SIFT特征点后相互匹配。为此,提出一种改进SIFT的图像特征匹配算法。该算法是在SIFT特征匹配的基础上,利用无监督学习方法对匹配异常点进行剔除,实现特征点的二次精确匹配。

关 键 词:图像匹配  无监督学习  SIFT  鲁棒性

Robust SIFT Image Matching Algorithm Based on Unsupervised Learning
Affiliation:XI Zhu - you ( 1. School of Mechanics, Civil and Architecture, Northwestern Polytechnical University, Xi' an 710072, China; 2. College of Science, Liaoning University of Technology,Jinzhou 121001 ,China)
Abstract:
Keywords:SIFT  feature matching  unsupervised learning  SIFT  robust
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