基于分数阶微分和SIFT算法的图像匹配方法研究

发布时间：2017-10-08 20:08

  本文关键词：基于分数阶微分和SIFT算法的图像匹配方法研究

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【摘要】：提出了一种采用分数阶微分与尺度不变特征变换算法(SIFT)相结合的方式进行图像识别及匹配方法。该方法首先采用分数阶微分方法对图像的细节纹理部分进行加强,从而提高图像的分辨率,然后采用尺度不变特征变换算法对旋转缩放后的图像进行特征关键点提取和匹配,从而提高图像识别的准确率。应用该方法对Lena图像进行图像处理实验,结果表明:采用阶次为0.6的分数阶微分算法与SIFT相结合可最大化地提取图像的关键点和提高图像匹配的准确率(94.59%)。
【作者单位】： 北京信息职业技术学院计算机与通信工程学院;
【关键词】： 分数阶微分 SIFT 关键点 图像匹配
【基金】：国家自然基金青年基金项目(51409290)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言随着计算机技术的快速发展,人类可以采用基于图像匹配处理的方式实现计算机视觉识别,该技术主要采用计算机对图像进行分析与处理,实现人工智能识别[1-2]。由于同一个事物在不同光线和姿态中所呈现出来的图像不同,因此为了提高人工智能识别的准确度就需要对图像不变特征的

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本文编号：995992