基于改进SURF的快速图像匹配算法

黄云彬; 焦良葆; 曹雪虹

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基于改进SURF的快速图像匹配算法

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SURF是在SIFT基础上提出的一种图像特征点提取算法.针对传统算法误匹配点多和计算量大等问题,提出一种基于改进SURF的快速图像匹配算法.该算法通过引入对角降维与角度删减方法,分别对SURF算法中特征点描述子进行降维和误匹配点剔除,以提升匹配速度和精确度.实验结果表明,与传统算法相比,该算法提高了1％～10％的匹配正确率,以及8％～30％的效率.

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来源
《软件导刊》 |2020年第9期|220-223|共4页
作者
黄云彬; 焦良葆; 曹雪虹;
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作者单位

南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003;

南京工程学院人工智能产业技术研究院江苏南京211167;

南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003;

南京工程学院人工智能产业技术研究院江苏南京211167;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理软件;
关键词
SURF算法; 特征点匹配; 对角降维; 角度删减;

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