【摘 要】
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针对高维特征向量存在的最近邻匹配正确率低的问题,提出了一种基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法。首先用Fast-Hessian检测子进行特征点检测,并生成SURF特征描述向
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61170203);国家“973”计划前期研究专项基金资助项目(2011CB311802);国家教育部博士点基金资助项目(200806970014);陕西省自然科学基金资助项目(2011JQ8001,2010JQ8011;虚拟现实应用教育部工程研究中心开放基金资助项目(MEOBNUEVRA200903);陕西省教育厅资助项目(09JK738,12JK0730)
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针对高维特征向量存在的最近邻匹配正确率低的问题,提出了一种基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法。首先用Fast-Hessian检测子进行特征点检测,并生成SURF特征描述向量;然后通过快速近似最近邻搜索算法得到初匹配点对,再对得出的单向匹配结果进行双向匹配;最后采用鲁棒性较好的PROSAC算法进一步剔除误匹配点对。实验证明了该算法不仅提高了SURF算法匹配的正确率,还保证了算法的实时性。
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