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。
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
热门期刊服务
雷达与对抗 冶金设备管理与维修 大学物理实验 高校辅导员学刊 产业质量研究 安徽农学通报·下半月刊 遗传与疾病 中华活页文选·高一版 晋控科学技术 安庆师范大学学报·社会科学版 蒙古学信息 社会福利·实务版相关文章
改进工作作风心得体会