基于扩散距离的 SIFT 特征匹配算法

• 作者: 刘侍刚 吴清亮 王刚 胡刚
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 计算机视觉 SIFT 特征描述符 扩散距离 图像匹配
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 页码范围: 93-97
• 字数: 3469字
• 语种: 中文

摘要

SIFT (Scale Invariant Feature Transform)是目前最流行的局部特征提取及匹配算法.但传统 SIFT 算法采用欧氏距离来度量特征之间的 SSD(Sum of Square Differences)并进行匹配,而传统的欧氏距离不能使高维特征向量恢复到具有低维的几何结构,导致错误匹配.为了克服这缺点,利用扩散距离代替欧氏距离进行匹配,然后使用随机抽样一致从候选匹配中排除错误的匹配.实验表明:该方法在图像形变、光照变化和图像噪声方面优于原方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王刚	陕西师范大学计算机科学学院	25	127	6.0	11.0
2	刘侍刚	陕西师范大学计算机科学学院	32	165	6.0	11.0
3	胡刚	陕西师范大学计算机科学学院	3	4	1.0	2.0
4	吴清亮	陕西师范大学计算机科学学院	2	7	2.0	2.0