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基于SURF的抗视角变换图像匹配算法.下载
weixin_39821526
2019-09-04 07:30:30
基于SURF的抗视角变换图像匹配算法
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//download.csdn.net/download/qq_15140009/7310943?utm_source=bbsseo
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基于
SURF
的
抗
视角
变换
图像匹配
算法
.
基于
SURF
的
抗
视角
变换
图像匹配
算法
论文研究-一种
抗
视角
变换
的
SURF
匹配
算法
.pdf
针对传统的
SURF
匹配
算法
在图像搜索、物体识别中对
视角
变化大的图像特征点无法匹配的缺陷, 提出了一种改进的
SURF
图像匹配
算法
。该
算法
利用模拟图序列的概念, 即由原始图像模拟各种可能的
视角
变换
生成的一组图像序列, 对图像序列中的每幅图像进行
SURF
特征点提取; 剔除冗余特征点后将模拟图序列中的特征点映射到原始图像中, 这一过程增加了原始图像的特征点数量, 特征点描述向量改用原始图像和多个模拟图的
SURF
特征描述向量共同表示; 最后采用欧氏距离准则, 最终得到两幅图像的正确匹配对。实验结果表明, 本
算法
增加了特征点匹配对数, 改善了
视角
变换
过大大于60°使得图像无法匹配的情况。
一种
抗
视角
变换
的
SURF
匹配
算法
(2012年)
针对传统的
SURF
匹配
算法
在图像搜索、物体识别中对
视角
变化大的图像特征点无法匹配的缺陷, 提出了一种改进的
SURF
图像匹配
算法
。该
算法
利用模拟图序列的概念, 即由原始图像模拟各种可能的
视角
变换
生成的一组图像序列, 对图像序列中的每幅图像进行
SURF
特征点提取; 剔除冗余特征点后将模拟图序列中的特征点映射到原始图像中, 这一过程增加了原始图像的特征点数量, 特征点描述向量改用原始图像和多个模拟图的
SURF
特征描述向量共同表示; 最后采用欧氏距离准则, 最终得到两幅图像的正确匹配对。实验结果表明, 本
算法
增加
基于透视不变二值特征描述子的
图像匹配
算法
针对基于局部特征的
图像匹配
算法
普遍存在对透视
变换
顽健性差的缺点,提出了一种新的二值特征描述子PIBC(perspective invariant binary code),提高了
图像匹配
算法
的透视
变换
顽健性。首先,在提取金字塔图像FAST特征点的基础上,利用Harris角点响应值去除非极大值点和边缘响应点;其次,通过模拟相机不同
视角
成像之间的透视
变换
,对单个FAST特征点生成不同
视角
变换
下图像的二值描述子,使描述子具备描述不同
视角
图像中同一特征点的能力。实验结果表明,
算法
在提高描述子透视不变性的同时时间复杂度与
SURF
算法
近似。
论文研究-图结构在航空遥感图像特征点匹配中的应用.pdf
为了解决海上航空遥感图像拍摄目标及相机
视角
变化快,相似特征多导致的匹配不一致问题,并提高匹配
算法
的效率,提出了一种基于图结构的航空遥感图像特征点匹配
算法
。该特征匹配过程分为初始匹配和精确匹配两步,首先采用快速特征提取
算法
SURF
进行特征提取并进行初始匹配,然后在精确匹配过程中充分考虑图像的局部空间结构及全局信息,建立[K]近邻图结构,用[K]近邻结构差异与点集的
变换
误差作为匹配的收敛条件,以解决图像目标发生变化而导致的[K]近邻结构不一致及[K]近邻结构相同时仍然存在干扰点两个问题,最终实现快速精确的特征匹配。
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