资料下载
×
一种基于SIFT描述子的特征匹配新算法
消耗积分:5 |
格式:rar |
大小:221 |
2009-12-07
370217
分享资料个
为了克服传统的局部特征匹配算法对噪声和图像灰度非线性变换敏感的不足，提出了
基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）描述算子的特征匹配算法。该算法首先
采用类似Harris 角点检测算子进行特征点的提取，通过求取该特征点周围像素的梯度直方图构造SIFT 特征描述符，然后利用立体视觉理论中的极线约束将二维搜索降到了一维，最后利用特征描述算子之间的最近欧式距离进行匹配得到匹配结果。此外，利用双向匹配技术来进一步消除误匹配。实验结果表明，该算法的匹配精度高，对于图像灰度的非线性变换具有较好的鲁棒性。
基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）描述算子的特征匹配算法。该算法首先
采用类似Harris 角点检测算子进行特征点的提取，通过求取该特征点周围像素的梯度直方图构造SIFT 特征描述符，然后利用立体视觉理论中的极线约束将二维搜索降到了一维，最后利用特征描述算子之间的最近欧式距离进行匹配得到匹配结果。此外，利用双向匹配技术来进一步消除误匹配。实验结果表明，该算法的匹配精度高，对于图像灰度的非线性变换具有较好的鲁棒性。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉
评论(0)
发评论
- 相关下载
- 相关文章
