基于分维搜索和环状描述符的SIFT改进算法

段富; 张耀宗

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基于分维搜索和环状描述符的SIFT改进算法

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针对SIFT算法在极值点搜索和特征计算方面的低效,提出一种基于分维搜索和环状描述符的SIFT匹配算法(SC-SIFT).该算法将SIFT算法中的三维极值点搜索策略分解(separate)为两个维度上的逐维搜索,同时引入了一种新的环状(cricoid)特征描述算子来代替原来高维低效的特征.实验证明,该方法不仅能够提高SIFT算法的执行效率,而且提高匹配正确率,实现了对SIFT算法的优化.

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来源
《电脑开发与应用》 |2010年第5期|1-4|共4页
作者
段富; 张耀宗;
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作者单位

太原理工大学计算机与软件学院,太原,030024;

太原理工大学计算机与软件学院,太原,030024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
SIFT; 分维搜索; 环状特征描述符; 匹配正确率;

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