【摘 要】
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针对尺度不变特征变化（SIFT）在深度图像匹配中存在较多不稳定的边缘特征点、特征维数过高、运算速度过慢等问题,提出一种改进的SIFT特征提取与表示方法。首先,在提取SIFT关键点
【机 构】
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湘潭大学控制工程研究所,上海交通大学自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61100140,61104210,61175008);湘潭大学控制科学与工程重点学科建设项目
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针对尺度不变特征变化（SIFT）在深度图像匹配中存在较多不稳定的边缘特征点、特征维数过高、运算速度过慢等问题,提出一种改进的SIFT特征提取与表示方法。首先,在提取SIFT关键点的基础上,利用Harris角点检测算子对提取的特征点进行筛选,以剔除深度图像边缘区域中大量不稳定的伪特征点;然后,采用统计抽样法对提取的特征点描述子进行降维处理;最后,利用最近邻搜索进行特征匹配。实验结果表明,所提算法在不同视点、缩放与旋转、含噪等情况下的匹配正确率均在80.0%以上,与SIFT算法和SURF算法相比平均匹配正确率
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