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基于稀疏结构的图像特征匹配算法
引用本文:包晓安,詹秀娟,张俊为,王强,胡玲玲,桂江生.基于稀疏结构的图像特征匹配算法[J].计算机系统应用,2018,27(4):178-183.
作者姓名:包晓安  詹秀娟  张俊为  王强  胡玲玲  桂江生
作者单位:浙江理工大学 信息学院, 杭州 310018,浙江理工大学 信息学院, 杭州 310018,浙江理工大学 信息学院, 杭州 310018,浙江理工大学 信息学院, 杭州 310018,浙江理工大学 信息学院, 杭州 310018,浙江理工大学 信息学院, 杭州 310018
基金项目:国家自然科学基金(61379036,61502430);国家自然科学基金委中丹合作项目(61361136002);浙江省重大科技专项重点工业项目(2014C01047);浙江理工大学521人才培养计划(20150428)
摘    要:对图像进行全局的特征点检测耗时较长,而且全局特征稳定性不好,这就造成算法的运行速度慢和匹配准确率低,达不到令人满意的匹配效果.在尺度不变特征变换(SIFT)的基础上,通过引入稀疏结构的概念,提出了一种基于稀疏结构的图像特征匹配算法(SSM).通过稀疏度函数获得像素点的稀疏度值,筛选出稀疏度高的像素点所在的区域,并对该区域进行SIFT特征点检测,通过最佳描述子实现特征匹配.将SSM算法与几种经典算法相比,实验结果表明,本文算法在特征匹配速度和匹配准确率上相比于原算法都有较明显的提高,能够用于目标实时跟踪、图像检索和全景图像拼接等领域.

关 键 词:稀疏结构  相似度  描述子  直方图  特征匹配
收稿时间:2017/8/3 0:00:00
修稿时间:2017/9/6 0:00:00

Image Feature Matching Algorithm Based on Sparse Structure
BAO Xiao-An,ZHAN Xiu-Juan,ZHANG Jun-Wei,WANG Qiang,HU Ling-Ling and GUI Jiang-Sheng.Image Feature Matching Algorithm Based on Sparse Structure[J].Computer Systems& Applications,2018,27(4):178-183.
Authors:BAO Xiao-An  ZHAN Xiu-Juan  ZHANG Jun-Wei  WANG Qiang  HU Ling-Ling and GUI Jiang-Sheng
Affiliation:School of Informatics and Electronics, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China,School of Informatics and Electronics, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China,School of Informatics and Electronics, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China,School of Informatics and Electronics, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China,School of Informatics and Electronics, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China and School of Informatics and Electronics, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China
Abstract:
Keywords:
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