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对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法进行了研究。针对高斯差分金字塔阶数与特征点数关系问题,对算法进行了改进,通过控制金字塔的阶数来控制特征点数。实验数据分析表明:在图像存在不同程度的旋转变形和噪声影响时,改进后的算法鲁棒性更好,实时性更强。
基于改进的 SI FT图像匹配方法研究
【摘 要】
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对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法进行了研究。针对高斯差分金字塔阶数与特征点数关系问题,对算法进行了改进,通过控制金字塔的阶数来控制特征点数。实验数据分析表明:在图像存在不同程度的旋转变形和噪声影响时,改进后的算法鲁棒性更好,实时性更强。
【机 构】
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西南林业大学
【出 处】
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软件导刊
【发表日期】
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2014年04期
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