【摘 要】
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针对SIFT特征点匹配错误问题,提出一种置信传播与特征点形状特征相结合去除SIFT特征点匹配错误的算法.该算法分为4步:1)根据每个特征点的尺度信息、主方向信息以及匹配邻居特
【基金项目】
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国家自然科学基金(60962004;61162016);甘肃省科技支撑计划(1104FKCA102;1104GKCA057);甘肃省青年科技基金计划(148RJYA011);兰州交通大学青年基金(2014009)
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针对SIFT特征点匹配错误问题,提出一种置信传播与特征点形状特征相结合去除SIFT特征点匹配错误的算法.该算法分为4步:1)根据每个特征点的尺度信息、主方向信息以及匹配邻居特征点信息确定每个特征点邻域窗口的大小和方向,并计算每个特征点在邻域窗口内匹配邻居构成的形状特征;2)连接每个特征点与其最近的3个邻居特征点,构成置信传播网的基本框架;3)利用每对待确定特征点对的特征描述符之间的距离与其形状特征之间的距离生成置信传播网的证据函数,利用每对待确定特征点对与其邻居之间的空间关系生成置信传播网的相容函数;4)迭代计算每个特征点的置信度以及传递给邻居的消息,直至整个网络收敛,并通过最后得到的置信度确定初始匹配特征点对是否为误配.利用真实拍摄的图像和牛津几何视觉组数据库中的图像进行仿真实验,并与RANSAC算法、GTM算法以及BP_SIFT算法进行了比较,仿真结果表明,在召回率、准确率、丢失率和效率上,文中算法总体上优于上述3种算法.
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