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为什么最近邻点与次近邻点的比值小于阈值接受匹配?
fighting--sky
2016-05-17 11:27:32
取一幅图像中的一个SIFT关键点,并找出其与另一幅图像中欧式距离最近的前两个关键点,在这两个关键点中,如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio少于某个阈值T,则接受这一对匹配点。(问题:为什么是最近邻点与次近邻点的比值小于阈值接受匹配,理解不了)请指教
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为什么最近邻点与次近邻点的比值小于阈值接受匹配?
取一幅图像中的一个SIFT关键点,并找出其与另一幅图像中欧式距离最近的前两个关键点,在这两个关键点中,如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio少于某个阈值T,则接受这一对匹配点。(问题:为什么是最近邻点与次近邻点的比值小于阈值接受匹配,理解不了)请指教
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fighting--sky
2016-05-18
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嗯嗯 说的没错,昨天思考了很久想到了这个地方。
代码喵酱
2016-05-17
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d1:最近邻,d2:次近邻。即d1<k*d2。 我们知道距离越近匹配度越高,但是,当所有点的距离都比较近时,匹配的可靠性不高。反之,如果只有点一个距离比较近,其它点距离都相对较远时,该点匹配的可靠度增加。d1<k*d2就是为了说明这一点。
【计算机视觉】NNDR特征
匹配
算法原理与应用:提升图像特征
点
匹配
准确性
内容概要:本文详细介绍了NNDR(Nearest Neighbor Distance Ratio)算法,这是一种用于评估特征
匹配
质量的方法,尤其适用于SIFT等局部特征描述符的
匹配
过程。NNDR通过比较
最
近邻
和
次
近邻
的距离
比值
来筛选出正确的
匹配
点
,从而提高
匹配
精度。文章首先阐述了NNDR的基本原理,即正确
匹配
时
最
近邻
距离应显著
小于
次
近邻
距离。接着,逐步讲解了NNDR的实现步骤:计算特征向量间的距离、确定
最
近邻
和
次
近邻
、计算距离
比值
、设定
阈值
并根据
比值
进行
匹配
过滤。此外,文中还指出了NNDR算法的优
点
,如简单有效、对噪声和遮挡有较好的鲁棒性,以及其局限性,包括
阈值
选择敏感性和计算成本较高。; 适合人群:计算机视觉领域研究人员、图像处理工程师以及对特征
匹配
算法感兴趣的高校学生。; 使用场景及目标:① 在图像特征
匹配
任务中,用于提高
匹配
的准确性和可靠性;② 作为研究或工程项目中的一部分,帮助理解NNDR算法的工作机制及其优缺
点
。; 阅读建议:读者应重
点
关注NNDR算法的具体实现步骤和应用场景,同时也要注意其局限性,以便在实际应用中合理选择和调整参数。
特征
点
匹配
Demo
特征
点
匹配
Demo,可以实现特征
点
的
匹配
,使用SURF算法
快速SIFT
匹配
算法
快速SIFT
匹配
算法 对于理解和学习SIFT都很有帮助
SIFT特征
匹配
图像特征
匹配
基于SURF算法和OpenCV的掌纹识别技术研究.docx
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