【摘 要】
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提出了结合全局信息的SIFT(Scale Invariable Feature Transformation)特征匹配算法,解决了图像中存在多个相似区域时造成的误匹配问题。在尺度空间检测出特征点,生成包含两
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院研究生院
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划资助项目(No.2006AA703405F)
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提出了结合全局信息的SIFT(Scale Invariable Feature Transformation)特征匹配算法,解决了图像中存在多个相似区域时造成的误匹配问题。在尺度空间检测出特征点,生成包含两基于局部信息的SIFT向量和基于全局信息的全局向量;采用BBF(Best Bin First)算法进行搜索,并采用欧氏距离作为度量函数进行特征向量的匹配。实验结果表明,由于在基于局部信息的SIFT向量中加入基于全局形状信息的全局向量,使得当特征点的尺度较小时,可以借助更大邻域范围内的信息对其进行描述,从而降低了由于局部信息相似而造成的误匹配的概率。所用图像误匹配的概率由19%下降到了11%,极大地改善了匹配效果。
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