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一種去冗余的SIFT特征提取方法

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  基于SIFT特征點的配準(zhǔn)是圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域里常采用的一種方法。但是,在復(fù)雜背景下,圖像SIFT特征點通常量大且冗余,這會帶來浪費存儲空間、容易誤配、配準(zhǔn)耗時多等問題。針對這些缺點,提出了一種去冗余的SIFT特征提取算法。首先提取出SIFT特征點,然后根據(jù)特征點周邊梯度情況,判斷特征點是否落于目標(biāo)區(qū)域,進而保留目標(biāo)區(qū)域特征點,刪除背景區(qū)域特征點,減少特征點數(shù)量的同時也實現(xiàn)了去冗余。提取所得的特征點質(zhì)量好壞由落入目標(biāo)區(qū)域的點數(shù)和落入背景區(qū)域的點數(shù)比例判斷。實驗結(jié)果表明,本算法減少了復(fù)雜背景下大量的干擾特征點。這將為后續(xù)的配準(zhǔn)工作提高精度和效率。

一種去冗余的SIFT特征提取方法

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