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摘要:
基于图像的三维重建近年来成为摄影测量和计算机视觉等学科的研究热点,其关键技术是将图像中的特征点进行提取和匹配,本文提出了一种混合式的图像特征检测与匹配算法.混合算法基于传统的Harris角点检测算法和SIFT算法,通过降采样构建图像尺度空间并提取Harris角点,采用综合图像色彩标准化算法(CCIN:Comprehensive Color Image Normalization)预处理图像,计算三色通道下的SIFT描述子,并二值化,最后通过欧式距离作为相似形度量实现两幅图像特征向量的匹配.在MATLAB 2014平台上实现混合算法,测试3组不同图像,结果表明,混合算法提取的特征数量优于Harris算法和SIFT算法,且特征分布均匀,采用了具有色彩属性的描述子,特征匹配正确率达到了90%以上.混合算法能提高特征提取的数量,提高特征匹配正确率,为后期三维重建建立基础.
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文献信息
篇名 一种混合式图像特征检测与匹配算法研究
来源期刊 工程勘察 学科 地球科学
关键词 特征检测 特征匹配 Harris SIFT 匹配正确率
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 51-54
页数 4页 分类号 P235
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 缪盾 同济大学浙江学院土木工程系 22 111 5.0 10.0
2 刘燕萍 同济大学浙江学院土木工程系 23 176 7.0 13.0
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研究主题发展历程
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特征检测
特征匹配
Harris
SIFT
匹配正确率
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