本文關(guān)鍵詞：一種新的基于圖論的圖像匹配算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：SIFT算法在圖像匹配領(lǐng)域中占有重要地位,但是,利用SIFT算法提取的圖像特征點(diǎn),是分布在整幅圖像中的,這就造成提取的特征點(diǎn)不集中。結(jié)合圖論的方法,對SIFT算法提取的特征點(diǎn)進(jìn)行處理,去除部分不集中的點(diǎn),從而達(dá)到提高匹配效率的目的,將該方法命名為G-SIFT算法。G-SIFT算法提取的每一個(gè)特征點(diǎn)視為圖的頂點(diǎn),將這些頂點(diǎn)的一元關(guān)系視為圖的邊,并利用這些邊的大小特點(diǎn)對特征點(diǎn)進(jìn)行處理,使得處理后的特征點(diǎn)主要集中在物體上。實(shí)驗(yàn)證明,利用該方法對圖像進(jìn)行處理后,特征點(diǎn)匹配結(jié)果更加集中,匹配率最高提高了1.4%,匹配點(diǎn)集中在物體上的正確率最高提高了9.1%。
【作者單位】： 上海師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系;
【關(guān)鍵詞】： SIFT G-SIFT 圖論方法 特征點(diǎn)匹配
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61373004)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言 基于尺度空間的特征匹配算法(SIFT)是Lowe提出來的,并在圖像處理中廣泛應(yīng)用[1,2]。SIFT算法提取的特征點(diǎn)對尺度、旋轉(zhuǎn)、平移保持不變性,而且對光照變化、仿射變換和3維投影變換具有一定的魯棒性,因此廣泛應(yīng)用于圖像匹配[1,3]和圖像檢索[4,5]等領(lǐng)域。傳統(tǒng)的SIFT算法主要

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本文編號：506119