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為了克服傳統(tǒng)的局部特征匹配算法對(duì)噪聲和圖像灰度非線性變換敏感的不足，提出了
基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）描述算子的特征匹配算法。該算法首先
采用類似Harris 角點(diǎn)檢測(cè)算子進(jìn)行特征點(diǎn)的提取，通過求取該特征點(diǎn)周圍像素的梯度直方圖構(gòu)造SIFT 特征描述符，然后利用立體視覺理論中的極線約束將二維搜索降到了一維，最后利用特征描述算子之間的最近歐式距離進(jìn)行匹配得到匹配結(jié)果。此外，利用雙向匹配技術(shù)來進(jìn)一步消除誤匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的匹配精度高，對(duì)于圖像灰度的非線性變換具有較好的魯棒性。
基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）描述算子的特征匹配算法。該算法首先
采用類似Harris 角點(diǎn)檢測(cè)算子進(jìn)行特征點(diǎn)的提取，通過求取該特征點(diǎn)周圍像素的梯度直方圖構(gòu)造SIFT 特征描述符，然后利用立體視覺理論中的極線約束將二維搜索降到了一維，最后利用特征描述算子之間的最近歐式距離進(jìn)行匹配得到匹配結(jié)果。此外，利用雙向匹配技術(shù)來進(jìn)一步消除誤匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的匹配精度高，對(duì)于圖像灰度的非線性變換具有較好的魯棒性。
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