一種優(yōu)化的SIFT配準(zhǔn)算法
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標(biāo)簽：Sift(15021)
針對SIFT算法在生成特征向量和進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行特征匹配；最后利用改進的隨機抽樣一致性算法刪除誤匹配。改進算法應(yīng)用于全景圖像拼接中。實驗表明，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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