一种基于SIFT的改进优化特征匹配算法

甘小红; 覃志东; 蔡勇; 肖芳雄

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一种基于SIFT的改进优化特征匹配算法

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尺度不变特征变换即SIFT算法存在实时性差,易误匹配等固有问题,本文针对性地提出了特征描述符降维处理和匹配优化解决方案,得到一种能满足更高实时性和精确性需求的特征匹配算法。通过使用特征点为中心的9个同心圆环梯度累计值,构建72维特征向量,进行特征描述符降维,达到简化特征描述的目的,从而减少描述符的生成和匹配时间。此外,结合匹配点择优筛选和RANSAC算法匹配提纯,有效地减少了误匹配。实验表明:改进优化后的特征匹配算法既显著地提高了特征匹配精确度,又改善了算法自身实时性。

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来源
《智能计算机与应用》 |2021年第11期|5-9|共5页
作者
甘小红; 覃志东; 蔡勇; 肖芳雄;
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作者单位

东华大学计算机科学与技术学院;

上海岳展精密科技有限公司;

金陵科技学院软件工程学院;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
SIFT算法; 特征描述符; 匹配点择优筛选; RANSAC算法;

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