10.3969/j.issn.2095-2163.2021.11.003
一种基于SIFT的改进优化特征匹配算法
尺度不变特征变换即SIFT算法存在实时性差,易误匹配等固有问题,本文针对性地提出了特征描述符降维处理和匹配优化解决方案,得到一种能满足更高实时性和精确性需求的特征匹配算法.通过使用特征点为中心的9个同心圆环梯度累计值,构建72维特征向量,进行特征描述符降维,达到简化特征描述的目的,从而减少描述符的生成和匹配时间.此外,结合匹配点择优筛选和RANSAC算法匹配提纯,有效地减少了误匹配.实验表明:改进优化后的特征匹配算法既显著地提高了特征匹配精确度,又改善了算法自身实时性.
SIFT算法;特征描述符;匹配点择优筛选;RANSAC算法
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;2020国家级大学生创新创业项目
2022-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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