| 基于改进SURF的图像匹配算法 |
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| 引用本文： | 邹玉英,杨振玲,刘立东. 基于改进SURF的图像匹配算法[J]. 计算机系统应用, 2022, 31(12): 322-328 |
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| 作者姓名： | 邹玉英 杨振玲 刘立东 |
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| 作者单位： | 长安大学 信息工程学院, 西安 710064 |
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| 基金项目： | 陕西省自然科学基金(2020JM-220) |
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| 摘 要： | 针对传统SURF的图像匹配算法存在计算数据复杂、耗时长、匹配正确率不佳等问题,提出一种基于改进SURF的图像匹配算法.首先,用传统SURF算法来提取待匹配图像的特征点,再通过圆形区域代替矩形区域将SURF的64维度描述符降到20维度;采用KNN,来双向匹配待匹配图像的特征点,得到双向的初始特征点匹配对集;最后,通过RANSAC算法对初始匹配对集进行双向剔除错误的匹配对.实验的结果表明,本文算法减少了特征点检测时间,提高了匹配正确率,还有较好的鲁棒性.
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| 关 键 词： | 图像匹配 SURF算法 降维 双向匹配 RANSAC |
| 收稿时间： | 2022-04-07 |
| 修稿时间： | 2022-05-09 |
Image Matching Algorithm Based on Improved SURF |
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| ZOU Yu-Ying,YANG Zhen-Ling,LIU Li-Dong. Image Matching Algorithm Based on Improved SURF[J]. Computer Systems& Applications, 2022, 31(12): 322-328 |
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| Authors: | ZOU Yu-Ying YANG Zhen-Ling LIU Li-Dong |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | images matching SURF algorithm dimensionality reduction bidirectional matching RANSAC |
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