【摘 要】
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SIFT特征描述子的高维性和复杂性,不但占用较大的内存空间,而且影响特征匹配的速度。文章采用基于特征点邻域梯度统计的思想,局部统计区域由以特征点为中心的8个同心方环分割
【机 构】
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海军航空工程学院电子信息工程系,海军潜艇学院模拟器训练中心
【基金项目】
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“泰山学者”建设工程专项经费资助
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SIFT特征描述子的高维性和复杂性,不但占用较大的内存空间,而且影响特征匹配的速度。文章采用基于特征点邻域梯度统计的思想,局部统计区域由以特征点为中心的8个同心方环分割出来的环形组成,并计算出其相应像素的梯度(模值和方向),统计出8个方向的梯度累加值,然后进行从大到小的排序,最后再进行规一化处理。建立新的描述子将原来的128维向量降低到64维,实验证明此方法在保持匹配精度的情况下提高了匹配速度。
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