【摘 要】
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针对传统的尺度不变特征变换(SIFT)图像匹配算法存在的误匹配率较高、剔除误匹配点条件单一的问题,提出一种基于SIFT算子融合最大相异系数的自适应图像匹配方法。首先,在欧氏距
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61404069)~~
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针对传统的尺度不变特征变换(SIFT)图像匹配算法存在的误匹配率较高、剔除误匹配点条件单一的问题,提出一种基于SIFT算子融合最大相异系数的自适应图像匹配方法。首先,在欧氏距离(Euclidean distance)比测度基础上,对SIFT算法中128维特征向量自适应获取最大相异系数优化;然后,确定最大相异系数最优取值进行匹配点筛选,并采用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行匹配正确率计算;最后,利用Daniel Scharstein和Richard Szeliski立体匹配图像进行了算法验证。实验结果
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