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改进FAST和FREAK的图像匹配算法

         

摘要

针对FREAK算法在图像匹配和压缩过程中的效率低以及失真问题,提出一种改进FAST和FREAK的图像匹配算法。首先,通过改进的FAST提取图像特征点,在提取的特征点范围内构建降维尺度空间金字塔,从而提高原图的匹配速率和卷积过程中的计算效率。其次,基于每个特征点构建低维特征描述,进而确定改进FREAK算法的主方向,以提高运算速率和图像匹配的鲁棒性。最后,通过汉明距离进行图像特征匹配。仿真实验结果表明,该算法能够有效解决多次压缩传输所造成失真的图像的低匹配率问题。

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