【摘 要】
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提出了一种基于二维灰度直方图最大熵阈值分割的SIFT图像特征匹配算法。与传统SIFT算法相比,该算法首先综合利用图像像素的灰度信息和邻域空间信息,生成图像二维灰度直方图,
【机 构】
:
重庆邮电大学重庆市移动通信技术重点实验室; 重庆邮电大学重庆市材料物理与信息显示实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51175535);国家科技重大专项资助项目(20112X03006-003);重庆市教委优秀成果转化项目(Kjzh11206);重庆邮电大学博士启动基金项目(A2012-33);重庆邮电大学青年自然科学研究项目(A2012-77)
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提出了一种基于二维灰度直方图最大熵阈值分割的SIFT图像特征匹配算法。与传统SIFT算法相比,该算法首先综合利用图像像素的灰度信息和邻域空间信息,生成图像二维灰度直方图,并基于此直方图的最大熵对图像进行阈值分割,然后检测分割后图像的DoG尺度空间局部极值,并以此作为特征点进行图像匹配。实验结果表明,基于所提出的匹配算法,可以有效降低图像背景噪声和边缘像素点对目标匹配的干扰,进而提高图像目标的匹配性能。
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