基于SIFT算法的图像匹配剔点方法研究
  • 【摘要】

    SIFT是一种基于尺度空间的图像特征点提取和匹配算法,其得到的特征点不仅对平移、旋转和缩放等具有良好的不变性,对视觉变化和仿射变换也能保持一定程度的稳定性,在图像匹配、物体辨识和影像镶嵌等方面得到了广泛的应用.但是SIFT算法得到的图像之间的众多匹配点对中仍然存在很多误匹配点对,从而影响了最终图像之间变换参数解算的精度.为此,提出一种剔除误匹配点对的方法,首先对每对匹配点赋予象限和角度信息,然后依... 展开>>SIFT是一种基于尺度空间的图像特征点提取和匹配算法,其得到的特征点不仅对平移、旋转和缩放等具有良好的不变性,对视觉变化和仿射变换也能保持一定程度的稳定性,在图像匹配、物体辨识和影像镶嵌等方面得到了广泛的应用.但是SIFT算法得到的图像之间的众多匹配点对中仍然存在很多误匹配点对,从而影响了最终图像之间变换参数解算的精度.为此,提出一种剔除误匹配点对的方法,首先对每对匹配点赋予象限和角度信息,然后依次剔除其中的象限异常点对、角度异常点对和非一一对应点对,使匹配结果的正确率得到显著提高. 收起<<

  • 【作者】

    程红  陈文剑 

  • 【作者单位】

    中国人民解放军空军航空大学特种专业系

  • 【刊期】

    地理与地理信息科学 ISTIC PKU CSSCI 2012年6期

  • 【关键词】

    图像匹配  SIFT  剔点 

  • 【基金项目】

    全军军事学研究生课题