一种新的基于图论的图像匹配算法
本文关键词:一种新的基于图论的图像匹配算法,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:SIFT算法在图像匹配领域中占有重要地位,但是,利用SIFT算法提取的图像特征点,是分布在整幅图像中的,这就造成提取的特征点不集中。结合图论的方法,对SIFT算法提取的特征点进行处理,去除部分不集中的点,从而达到提高匹配效率的目的,将该方法命名为G-SIFT算法。G-SIFT算法提取的每一个特征点视为图的顶点,将这些顶点的一元关系视为图的边,并利用这些边的大小特点对特征点进行处理,使得处理后的特征点主要集中在物体上。实验证明,利用该方法对图像进行处理后,特征点匹配结果更加集中,匹配率最高提高了1.4%,匹配点集中在物体上的正确率最高提高了9.1%。
【作者单位】: 上海师范大学计算机科学与工程系;
【关键词】: SIFT G-SIFT 图论方法 特征点匹配
【基金】:国家自然科学基金项目(61373004)
【分类号】:TP391.41
【正文快照】: 0引言 基于尺度空间的特征匹配算法(SIFT)是Lowe提出来的,并在图像处理中广泛应用[1,2]。SIFT算法提取的特征点对尺度、旋转、平移保持不变性,而且对光照变化、仿射变换和3维投影变换具有一定的鲁棒性,因此广泛应用于图像匹配[1,3]和图像检索[4,5]等领域。传统的SIFT算法主要
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本文编号:506119
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