本文關(guān)鍵詞：采用二值SIFT特征描述的圖像匹配方法

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【摘要】：SIFT算法被廣泛應(yīng)用于圖像特征提取與匹配。由于在利用SIFT特征進(jìn)行圖像匹配時,需要計算128維SIFT描述子間的歐氏距離,這對于大規(guī)模的圖像檢索耗費時間巨大。針對上述問題,提出一種利用二值SIFT描述子(EBSIFT)進(jìn)行圖像匹配的方法。首先,將128維SIFT描述子隔點作差,將差值與閾值的比較結(jié)果用2位二進(jìn)制數(shù)表示,獲得256維二值SIFT描述子;然后,將128維SIFT描述子隔點求平均值,獲得128維均值SIFT描述子,再按上述同樣的方法對這128維均值SIFT描述子隔點作差,再次獲得256維二值SIFT描述子,從而獲得512維聯(lián)合二值SIFT描述子;最后,在進(jìn)行圖像匹配時,利用漢明距離計算512維二值SIFT描述子間的距離。實驗結(jié)果表明,該方法的匹配正確率達(dá)到99.58%,與原SIFT算法持平,而匹配速度是原SIFT算法的19倍,大幅提高匹配效率。
【作者單位】： 上海師范大學(xué)信息與機電工程學(xué)院;上海師范大學(xué)數(shù)理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： SIFT 二值描述子 圖像檢索 圖像匹配 漢明距離
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61373004) 校創(chuàng)新團(tuán)隊項目(A700115001005) 校基金項目(Sk201220)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言 圖像匹配方法可分為基于灰度和基于局部特征點兩種。基于局部特征點的匹配方法有基于顏色仿射變換的局部特征描述子[2]、Lowe提出的SIFT描述子[3]、快速模板匹配算法[4]。SIFT算法對于旋轉(zhuǎn)、仿射和尺度等變化具有穩(wěn)定性[7,8],因而被廣泛應(yīng)用于圖像匹配,但由于利用SIFT

【相似文獻(xiàn)】

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