【摘 要】
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针对传统特征匹配算法匹配率低的问题，提出一种基于图像梯度信息强化的尺度不变特征转换（SIFT）特征匹配算法的改进算法．首先通过适当的梯度算子求出梯度图；然后以特定权值将梯度图
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61271315);国家自然科学基金重大项目(批准号:61631009);吉林省科技发展计划项目(批准号:20150204006GX)
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针对传统特征匹配算法匹配率低的问题，提出一种基于图像梯度信息强化的尺度不变特征转换（SIFT）特征匹配算法的改进算法．首先通过适当的梯度算子求出梯度图；然后以特定权值将梯度图与原图融合，归一化后对融合图像进行高斯模糊；最后利用传统算法进行特征提取．实验结果表明，改进算法的视角、旋转不变性明显优于原算法，对亮度变化较大或有噪声的图像匹配率也略有提升，有效提高了SIFT特征匹配算法的准确性．
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