【摘 要】
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针对图像拼接中尺度不变特征变换（Scale invariant feature transform,SIFT）算法的计算复杂度高、实时性差和误匹配等问题,提出了一种基于自适应非极大值抑制（Adaptive non-maxi
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃省工业过程先进控制实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（51265032,61263003）, 甘肃省基础研究创新群体（1506RJIA031）
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针对图像拼接中尺度不变特征变换（Scale invariant feature transform,SIFT）算法的计算复杂度高、实时性差和误匹配等问题,提出了一种基于自适应非极大值抑制（Adaptive non-maxima suppression,ANMS）的Radon-SIFT方法。首先采用SIFT特征检测提取初始特征点,并用ANMS对初始特征点进行优选,得到分布均匀的特征点集;在特征区域内做一系列直线,以这些直线上的Radon变换值作为特征描述符,以欧氏距离为度量准则进行特征匹配,然后采用随机抽样
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