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一種優(yōu)化的SIFT配準算法

大小:1.27 MB 人氣: 2017-12-05 需要積分:1

  針對SIFT算法在生成特征向量和進行特征匹配過程中存在的計算量較大、容易產(chǎn)生誤匹配等不足,提出一種優(yōu)化的SIFT配準算法。優(yōu)化算法首先引入拉普拉斯算子對圖像邊緣進行銳化處理,結合圖像單元信息投影熵原理提取分塊圖像特征;再依據(jù)投影熵矢量歐氏距離最小揣度進行特征匹配;最后利用改進的隨機抽樣一致性算法刪除誤匹配。改進算法應用于全景圖像拼接中。實驗表明,與原始SIFT配準算法相比,優(yōu)化算法能夠有效提高算法效率,減少錯誤匹配,取得了較好的匹配效果。

一種優(yōu)化的SIFT配準算法

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