本文關(guān)鍵詞：基于改進SIFT特征的深度圖像匹配，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對尺度不變特征變化(SIFT)在深度圖像匹配中存在較多不穩(wěn)定的邊緣特征點、特征維數(shù)過高、運算速度過慢等問題,提出一種改進的SIFT特征提取與表示方法。首先,在提取SIFT關(guān)鍵點的基礎(chǔ)上,利用Harris角點檢測算子對提取的特征點進行篩選,以剔除深度圖像邊緣區(qū)域中大量不穩(wěn)定的偽特征點;然后,采用統(tǒng)計抽樣法對提取的特征點描述子進行降維處理;最后,利用最近鄰搜索進行特征匹配。實驗結(jié)果表明,所提算法在不同視點、縮放與旋轉(zhuǎn)、含噪等情況下的匹配正確率均在80.0%以上,與SIFT算法和SURF算法相比平均匹配正確率提高了9%,運行時間較SIFT算法降低了8%左右。
【作者單位】： 湘潭大學(xué)控制工程研究所;上海交通大學(xué)自動化系;
【關(guān)鍵詞】： 圖像匹配 深度圖像 尺度不變特征變化 Harris角點檢測 統(tǒng)計抽樣
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61100140,61104210,61175008) 湘潭大學(xué)控制科學(xué)與工程重點學(xué)科建設(shè)項目
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言隨著Kinect傳感器[1]的問世與發(fā)展,深度圖像匹配技術(shù)迅速成為圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域的熱點。目前已在相關(guān)領(lǐng)域得到大量研究和廣泛應(yīng)用,如醫(yī)學(xué)診斷與輔助治療、模式識別、三維重建和數(shù)字地圖定位等。從方法上來說,深度圖像匹配大致可以分為以下兩類[2-3]:特征匹配和曲

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本文編號：443315