【摘 要】
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针对图像特征点匹配算法大多存在数据量大和计算耗时长等问题,提出一种改进网格划分统计的特征点快速匹配算法;首先将图像的长宽比作为约束项,把图像划分成多个非重叠的方形
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院,上海先进通信与数据科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61471230)
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针对图像特征点匹配算法大多存在数据量大和计算耗时长等问题,提出一种改进网格划分统计的特征点快速匹配算法;首先将图像的长宽比作为约束项,把图像划分成多个非重叠的方形状网格,并统计网格内的粗匹配特征点数量,然后利用改进的五宫格统计方法剔除错误匹配,即将特征点所在网格的相邻对称的4个网格作为邻域范围,把五宫格特征分数与新提出的阈值公式计算的值进行比较,最终得到精匹配特征点集;在OxFord数据集和实际拍摄的无人机遥感图像上,将文章算法与多种算法进行比较,实验结果表明,该方法在保证精确率和召回率接近当前最新的特征
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