基于MMTD的SIFT特征提取算法

• 作者: 周宁宁 杨晓琳
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像特征提取 尺度不变特征变换(SIFT) 中介真值程度(MMTD)
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 88-93
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4930字
• 语种: 中文

摘要

尺度不变特征变换(SIFT)是一种常用的特征提取算法,但它采用固定的阈值来筛选特征点,匹配效果不是很理想.文中针对SIFT对不同图像无自适应性的缺点,提出了一种新的计算自适应阈值的方法,即将中介真值程度(MMTD)和SIFT相结合,用MMTD改进SIFT算法能够避免为了选取合适的阈值而进行大量的实验.采用MMTD改进阈值来筛选图像中的特征点,再将特征点进行图像匹配.实验结果表明,匹配点的数量比采用传统的SIFT方法增加了约两倍,说明文中所提出的基于MMTD的SIFT特征提取算法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周宁宁	南京邮电大学计算机学院	37	398	11.0	18.0
3	杨晓琳	南京邮电大学计算机学院	1	4	1.0	1.0