分块多项式确定性矩阵SIFT图像配准算法

• 作者: 何金鑫 卢健 陈泽民 马成贤
• 来源期刊: 电光与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 图像配准 SIFT 分块多项式确定性矩阵 压缩感知
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 12-16
• 页数: 5页
• 分类号: TN919.8
• 字数: 3898字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-637X.2019.01.003

摘要

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在关键点(即尺度空间稳定的极值点)特征描述向量计算复杂且维数较高,以及多项式确定性矩阵测量数取值受限等现象,提出一种分块多项式确定性矩阵的SIFT图像配准算法.通过压缩感知的稀疏表示方法,将SIFT提取的高维描述子向量降维到低维的稀疏特征向量,降低了关键点描述向量维度,并采取欧氏距离对图像关键点特征描述向量进行相似性度量.与传统算法的针对性比对分析表明,改进算法有效提升了配准精度,增强了实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢健	西安工程大学电子信息学院	29	71	6.0	7.0
2	陈泽民	西安工程大学电子信息学院	2	1	1.0	1.0
3	马成贤	西安工程大学电子信息学院	4	1	1.0	1.0
4	何金鑫	西安工程大学电子信息学院	4	1	1.0	1.0