一種優(yōu)化的SIFT配準(zhǔn)算法
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針對SIFT算法在生成特征向量和進(jìn)行特征匹配過程中存在的計算量較大、容易產(chǎn)生誤匹配等不足,提出一種優(yōu)化的SIFT配準(zhǔn)算法。優(yōu)化算法首先引入拉普拉斯算子對圖像邊緣進(jìn)行銳化處理,結(jié)合圖像單元信息投影熵原理提取分塊圖像特征;再依據(jù)投影熵矢量歐氏距離最小揣度進(jìn)行特征匹配;最后利用改進(jìn)的隨機(jī)抽樣一致性算法刪除誤匹配。改進(jìn)算法應(yīng)用于全景圖像拼接中。實(shí)驗(yàn)表明,與原始SIFT配準(zhǔn)算法相比,優(yōu)化算法能夠有效提高算法效率,減少錯誤匹配,取得了較好的匹配效果。
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