【摘 要】
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由于背景纹理复杂且形态多变造成异源图像间错误匹配,提出一种基于Harris角点与SURF的复合算子图像匹配算法。该算法首先采用改进的Harris算子提取图像的强角点,并在其邻域内筛选出SURF特征点并建立特征描述向量;然后利用改进的最近邻/次近邻法提取粗匹配点;最后对所有粗匹配点对进行函数拟合,并采用梯度下降法缩小误差。实验结果证明,使用所提出的算法进行异源图像匹配的匹配速度提高50%且匹配精确度
【机 构】
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河海大学计算机与信息学院 南京211100
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由于背景纹理复杂且形态多变造成异源图像间错误匹配,提出一种基于Harris角点与SURF的复合算子图像匹配算法。该算法首先采用改进的Harris算子提取图像的强角点,并在其邻域内筛选出SURF特征点并建立特征描述向量;然后利用改进的最近邻/次近邻法提取粗匹配点;最后对所有粗匹配点对进行函数拟合,并采用梯度下降法缩小误差。实验结果证明,使用所提出的算法进行异源图像匹配的匹配速度提高50%且匹配精确度高且稳定,从而实现复杂背景的情况下异源图像准确匹配。
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