基于改进的Harris和SIFT算法的眼底图像拼合

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传统的眼底图像拼合主要采用SIFT算法实现,算法计算量大,效率低,准确率也不高。Harris提取的是图像的角点信息,能较好准确地反应图像的特征信息。作者采用Harris和SIFT算法相结合的方式,采用Harris算法提取的角点信息,并用这些角点提取SIFT特征描述符,且在图像拼合的过程中对算法做出相应的改进,克服了多模式图像中局部梯度信息不一致带来的误差,计算效率高,且拼合效果较好。
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