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一种改进的SIFT描述子在图像配准中的应用

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.81 MB | 2018-01-30

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　　针对尺度不变特征变换（ SIFT）算法中描述子维度高造成配准过程中计算量过大的问题，提出了一种改进的SIFT算法。该算法利用圆形的旋转不变性，以特征点为中心，在近似大小的圆形特征点邻城内构造特征描述子，以每个圆环作为一个子环，每个子环内只有像素位置发生了改变，像素之间其他相对信息是保持不变的。当图像发生旋转时，统计每个圆环内元素的梯度累加值进行排序，生成特征向量描述子，降低了算法的维度及复杂度，把特征描述子的维数从128维降低到48维。实验结果表明，改进算法旋转配准重复率在85%以上；在图像旋转、缩放和光照变化情况下，与SIFT算法相比，平均配准准确率提高5%，平均配准耗时降低30%左右，有效实现了对SIFT的改进。

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