【摘 要】
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SIFT（scale invariant feature transform）算法因其有效的尺度、旋转、亮度、仿射、噪声等不变性,在模式识别和图像匹配领域中被广泛采用,但其实现过程需要在整个尺度空间上进
【机 构】
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湖北省电力勘测设计院,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,西安科技大学测绘科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61172174);校企合作项目
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SIFT（scale invariant feature transform）算法因其有效的尺度、旋转、亮度、仿射、噪声等不变性,在模式识别和图像匹配领域中被广泛采用,但其实现过程需要在整个尺度空间上进行,时间复杂度相对较高,占用内存资源较大。针对SIFT算法对大幅面无人机航空遥感影像进行匹配时,在特征检测阶段容易产生内存溢出,导致无法进行匹配的问题,通过对大幅面影像进行分块,并考虑了处理块接边重叠问题,提出一种基于图像分块的Large-SIFT算法。实验表明,该算法在特征检测阶段不受内存限制,能较快速地
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