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一种基于改进SIFT算法的图像配准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
给出一种改进的SIFT算法,并将该算法应用到图像配准中.首先,该改进算法结合Canny算子,去除影响匹配的边缘点.然后采用最近邻与次近邻之比来对96维描述子进行匹配.最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)方法消除误匹配.实验结果表明,与原SIFT算法相比,该算法能够有效提高图像配准确度,并减少了10%左右的运算时间. 相似文献
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为了提高图像匹配的精确度,提出一种基于SIFT算法与RANSAC算法相结合的方法对X射线图像进行匹配。通过最近邻次近邻比值法对特征点进行粗匹配,利用对极几何约束的RANSAC算法剔除误匹配点对,从而实现精确匹配。实验结果表明了该方法的准确性和有效性。 相似文献
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《Planning》2019,(13)
本文研究基于建筑学知识与计算机视觉相关理论,建立佛光寺古建筑构件库,对库中构件进行特征描述与提取,并存储到相应的特征库。以过程式建模的方式进行构件的自动化匹配。在节约人力资源的基础上,对古建筑碎片进行自动识别与匹配,从而提高建筑重建的效率,增加可行性。 相似文献
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给出了嵌入式ARM-Linux平台环境下的智能搬运分拣机器人的设计方案。其硬件平台是以ARM9架构处理器S3C2440A作为系统控制核心,并根据硬件资源对kernel、根文件系统以及应用程序进行了修订和编译,为机器人构建了Linux系统软件平台。同时还采用了一种改进型SIFT算法进行货物识别。凭借着强大硬件性能、开放的软件系统以及高效的匹配算法,使本机器人动作稳定性好、拓展性强以及识别精准度高等特点,能够工作在多种作业环境下。 相似文献
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SIFT算法因其良好的特征提取和匹配效果得到了广泛的应用,但在光照不足和模糊条件下其效果不能令人满意,为此提出了一种基于全局信息和局部信息的自适应SIFT算法。利用图像的对比度信息得到初始阈值,使该阈值适应光照不足和模糊图像,根据周围特征点分布情况来对阈值进行二次调整以控制特征点数目及分布,并改进了误匹配剔除方法。实验结果表明,改进后的SIFT算法不仅能很好地适应低光照和模糊图像,而且可以调节特征点数目,降低簇效应。 相似文献
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边缘分类SIFT算法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对经典SIFT算法的实时性较差和其在图像拼接应用时特征点冗余的问题,研究了其在整个尺度空间搜索极值点步骤后,利用图像几何不变矩理论结合图像边缘提取技术提取了图像的边缘类,并在边缘类对应的尺度空间中提取特征点,从而给出了一种改进的SIFT算法.经过多组实验后,结果显示改进后算法可以使图像的冗余特征点减少20%~50%,从而大大减少经典SIFT特征点冗余性并提高了算法的运行速度. 相似文献