【摘 要】
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图像匹配是通过对参照图像与待匹配图像的灰度、纹理等图像信息进行分析,从而进行匹配的方法。SIFT特征匹配算法是一种基于特征的匹配算法,该算法对旋转图像、尺度缩放图像、噪声图像的匹配均具有一定的鲁棒性,因此被广泛应用于物体识别、图像拼接、建模、手势识别等领域。本文对经典的SIFT特征匹配算法进行研究,并针对该算法存在漏检一些具有丰富图像信息的角点的问题,以及静态物体图像匹配中匹配精度与匹配速率的问题
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图像匹配是通过对参照图像与待匹配图像的灰度、纹理等图像信息进行分析,从而进行匹配的方法。SIFT特征匹配算法是一种基于特征的匹配算法,该算法对旋转图像、尺度缩放图像、噪声图像的匹配均具有一定的鲁棒性,因此被广泛应用于物体识别、图像拼接、建模、手势识别等领域。本文对经典的SIFT特征匹配算法进行研究,并针对该算法存在漏检一些具有丰富图像信息的角点的问题,以及静态物体图像匹配中匹配精度与匹配速率的问题,提出了改进的方法,并进行实验验证。具体改进如下:(1)针对SIFT特征匹配算法存在将一些含有丰富图像信息的角点漏检的问题,本文提出一种Canny-SUSAN角点检测算法,使用该算法和SIFT算法共同对待测图像进行特征点的提取。本文方法既提取了包含丰富图像信息的角点作为特征点,也保留了纹理区域和低对比度区域的特征点,从而有效地提高了算法的匹配精度。(2)为了提高SIFT特征匹配算法的准确率和效率,本文采用了改进的GLOH描述子替代SIFT描述子对特征点进行描述,将特征点的描述区域由直角坐标系的16个正方形区域变为极坐标系下同心圆构成的17个区域,生成描述子后使用PCA算法,将136维的描述子降维成64维的描述子,从而提高了匹配的准确率,并显著减少了匹配时间。(3)结合前两点改进,提出一种改进的SIFT算法。在提取关键点的阶段,使用Canny-SUSAN算法与SIFT算法共同提取特征点,增强了算法的特征点检测能力;在特征点描述阶段,用64维的改进GLOH描述子代替128维的SIFT描述子,提升了算法的准确率和效率。图[40]表[10]参[64]
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