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基于高光谱图像的改进SIFT特征提取与匹配
基于高光谱图像的改进SIFT特征提取与匹配
作者:
丁国绅
乔延利
方薇
易维宁
杜丽丽
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
尺度不变特征变换
高光谱图像
位置准则
图像匹配
摘要:
针对尺度不变特征变换(SIFT)算法所提取图像特征点数量少、误匹率高的问题,提出了一种基于高光谱图像的改进SIFT算法.首先,依据传统SIFT算法中高斯金字塔的构造思想,结合在不同波段下的高光谱图像具有相同宏观特征的特点,首次用高光谱图像作为原始算法中经高斯变换产生的图像,使得检测到的具有实际意义的特征点数量大幅增加;其次,传统SIFT算法以及大量的改进方法都只通过目标象元邻域范围内的像素信息来构造特征描述符,而忽略了像素点的位置信息,文中将目标象元的位置信息纳入了特征描述符,在特征描述符的匹配阶段,在利用邻域范围内的像素信息进行粗匹配之后,利用特征描述符中的位置信息进行精细匹配.仿真实验结果表明:在限定最优值与次优值之比的情况下,采用高光谱图像构造高斯金字塔的方式能显著增加特征点的提取数量,更多地挖掘出图像中的极值点;在特征描述符中加入目标象元的位置信息作为特征点匹配第二阶段的判断依据,正确匹配数量达到原方法的59倍以上,极大提升了算法的匹配性能.
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SIFT
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图像匹配
特征点提取
SIFT特征
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Harris阈值准则
自相关矩阵
图转换匹配
基于SIFT特征点的图像匹配算法
SIFT算法
图像匹配
尺度空间
高斯核
内容分析
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引文网络
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内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于高光谱图像的改进SIFT特征提取与匹配
来源期刊
光学精密工程
学科
工学
关键词
尺度不变特征变换
高光谱图像
位置准则
图像匹配
年,卷(期)
2020,(4)
所属期刊栏目
信息科学
研究方向
页码范围
954-962
页数
9页
分类号
TP391.41
字数
5544字
语种
中文
DOI
10.3788/OPE.20202804.0954
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
乔延利
中国科学院安徽光学精密机械研究所通用光学定标与表征技术重点实验室
125
1644
22.0
35.0
2
易维宁
中国科学院安徽光学精密机械研究所通用光学定标与表征技术重点实验室
75
671
13.0
23.0
3
杜丽丽
中国科学院安徽光学精密机械研究所通用光学定标与表征技术重点实验室
19
96
5.0
9.0
4
丁国绅
中国科学院安徽光学精密机械研究所通用光学定标与表征技术重点实验室
2
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共引文献
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参考文献
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节点文献
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(0)
同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
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参考文献(0)
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二级引证文献(0)
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高光谱图像
位置准则
图像匹配
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
光学精密工程
主办单位:
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
中国仪器仪表学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1004-924X
CN:
22-1198/TH
开本:
大16开
出版地:
长春市东南湖大路3888号
邮发代号:
12-166
创刊时间:
1959
语种:
chi
出版文献量(篇)
6867
总下载数(次)
10
总被引数(次)
98767
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