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摘要:
为了克服SIFT算法运算量大、运算耗时长和实时性不强的缺点,课题组提出了基于直方图均衡化PCA-SIFT算法,以增强灰度图像的明暗对比度,增加匹配成功率,改进描述子生成方式,沿用主成分分析法(PCA)降低特征检测维度,减少耗时.仿真实验表明该算法有效地减少了运算时间,并且一定程度上减少了不必要的特征点的匹配数量.新算法能有效减少运算量.
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文献信息
篇名 基于直方图均衡化的PCA-SIFT图像特征提取与匹配改进算法
来源期刊 轻工机械 学科 工学
关键词 计算机视觉 特征提取 SIFT算法 直方图均衡化 主成分分析法
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 自控·检测
研究方向 页码范围 72-76
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 3150字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-2895.2019.03.014
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 茅健 上海工程技术大学机械与汽车工程学院 39 85 4.0 7.0
2 何成伟 上海工程技术大学机械与汽车工程学院 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
计算机视觉
特征提取
SIFT算法
直方图均衡化
主成分分析法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
轻工机械
双月刊
1005-2895
33-1180/TH
大16开
杭州市余杭区高教路970号西溪联合科技广场4号楼711号
32-39
1983
chi
出版文献量(篇)
3690
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15563
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