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马海波 (马海波.) | 张鹏程 (张鹏程.) | 张权 (张权.) | 杨冠儒 (杨冠儒.) | 王娜 (王娜.) | 桂志国 (桂志国.)

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Abstract:

尺度不变特征变换(SIFT)是一种局部特征描述子,是在空间尺度中寻找极值点.针对传统SIFT算法存在匹配速度慢的问题,提出了一种改进的匹配方法.该方法通过计算特征点位置的二维熵大小来剔除一部分无效的特征点,在特征点匹配阶段通过遍历参考图像某个特征点与待匹配图像某个特征点二维熵之差初步寻找可靠的匹配对,这样可以减少匹配过程中欧式距离的计算量.实验结果表明,改进的SIFT算法在保持准确性的前提下,提高了图像匹配的速度,达到原始匹配速度的1.6倍.

Keyword:

图像匹配 欧氏距离 SIFT 特征点筛选 二维熵

Author Community:

  • [ 1 ] [马海波]中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室,山西太原,030051
  • [ 2 ] [张鹏程]中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室,山西太原,030051
  • [ 3 ] [张权]中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室,山西太原,030051
  • [ 4 ] [杨冠儒]北京工业大学
  • [ 5 ] [王娜]中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室,山西太原,030051
  • [ 6 ] [桂志国]中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室,山西太原,030051

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Source :

中北大学学报(自然科学版)

ISSN: 1673-3193

Year: 2019

Issue: 1

Volume: 40

Page: 63-69

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