基于 PCA-PS O的图像匹配和拼接

• 作者: 刘辉 周威 李可 汪丹
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 图像匹配 主分量分析法 粒子群优化算法 图像拼接
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 页码范围: 117-120
• 页数: 4页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文

摘要

针对传统图像匹配算法和基于PCA的图像匹配算法误匹配较高进行改进。首先，利用SIFT生成128维描述子向量矩阵，PC A即主分量分析法对矩阵进行降维。然后，以一幅图的每个特征点描述子向量为基准，在另一幅图的特征点描述子矩阵中利用PSO即粒子群优化算法寻找基准图特征点的全局最优解即匹配对。最后利用这些匹配对进行图像拼接。与基于距离的传统匹配法相比，本算法匹配正确率更高，图像拼接质量更好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪丹	湖南师范大学物理与信息科学学院	6	27	3.0	5.0
2	刘辉	湖南师范大学物理与信息科学学院	54	245	9.0	12.0
3	李可	湖南师范大学物理与信息科学学院	5	27	3.0	5.0
4	周威	湖南师范大学物理与信息科学学院	7	35	3.0	5.0