【摘 要】
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针对多光谱图像在各谱段匹配时需要兼顾速度与精度的问题,文中从以下几个方面对SIFT算法进行了改进.针对SIFT算法中特征描述子的维数过高而导致的匹配速度过慢、匹配率低等问
【机 构】
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中国科学院光电研究院计算光学成像技术重点实验室,中国科学院大学材料科学与光电技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61405203,61405204);中国科学院光电研究院创新项目(Y70B02A11Y)资助
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针对多光谱图像在各谱段匹配时需要兼顾速度与精度的问题,文中从以下几个方面对SIFT算法进行了改进.针对SIFT算法中特征描述子的维数过高而导致的匹配速度过慢、匹配率低等问题,通过改进特征描述子的结构来实现对描述子的降维.在SIFT特征匹配方面,根据Hessian矩阵的迹的正负确定特征点是极大值点还是极小值点,为后续特征向量匹配缩小搜索范围;然后根据特征点的位置信息剔除部分匹配点对.实验结果表明,改进算法不仅保留了SIFT算法对旋转和亮度等不变性的优势,而且能够有效减少运行时间,并在一定程度上提高了匹配率.
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