資料介紹
針對(duì)尺度不變特征轉(zhuǎn)換( SIFT)算法復(fù)雜度高、計(jì)算時(shí)間長(zhǎng),難以滿足立體匹配的實(shí)時(shí)性要求以及當(dāng)圖像中存在多個(gè)相似區(qū)域時(shí)誤匹配率較高的問題,提出了一種改進(jìn)的立體匹配算法。該算法從兩個(gè)方面對(duì)SIFT算法進(jìn)行了改進(jìn):首先,由于圓形具有天然的旋轉(zhuǎn)不變性,該算法以特征點(diǎn)為中心,采用近似大小的兩個(gè)同心圓區(qū)域代替原算法的矩形區(qū)域,在內(nèi)圓和外國環(huán)區(qū)域內(nèi)分別統(tǒng)計(jì)12個(gè)方向的梯度累加值,把局部特征描述符的維數(shù)從128維降低到24維,降低了算法復(fù)雜度;其次加入了12維的全局向量,使生成的特征描述符包含了基于局部信息的sivr向量和基于全局信息的全局向量,提高了算法對(duì)圖像中相似區(qū)域的分辨能力。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法實(shí)時(shí)性比原算法提高了59. 5%,當(dāng)圖像存在多個(gè)相似區(qū)域時(shí),誤匹配率下降了9個(gè)百分點(diǎn)。所提算法在圖像處理的實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合下適用性較好。
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