一种基于SIFT的改进特征点匹配算法_第1页
一种基于SIFT的改进特征点匹配算法_第2页
一种基于SIFT的改进特征点匹配算法_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

一种基于SIFT本文提出一种改进的特征点匹配算法基于尺度不变特征变换（FT）FT算法的准确性和速度问题。改进算法通过改进SIFTKD和多通道颜色直方图的快速匹配算法，加速了匹配速度。实验结果表明，该算法在准确性和速度方面都优于传统的FT算法。SIFT；特征点匹配；KD树；多通道颜色直方图征变换（SIFT）是一种被广泛采用的特征点提取算法。SIFT算法具有尺SIFT算法被广泛采用，但是其在特征点匹配时存在一些SIFT算法采用暴力匹配的对于大规模图像数据集，运算时间呈指数级别增长，导致运算效率较低。因此，改进FT算法的特征点匹配算法是一项非常必要的任务。KD树和多通道颜色直方图的改进特征点匹配算法，旨在提高SIFT算法的特征点匹配精度和匹配速度。本文通过实验对SIFT算法和改进算法进行比较分析，并验证了改进算法的优越性。SIFTSIFT算法是一种基于尺度空间图像的特征点提取算法，旨在提取图像局部特征并对其进行描述。SIFT算法主要分为四个步骤：尺度空间极DOG（差分高斯）算子来构造尺度空间，通过寻找局部最大值DoG空间的极值点，对每个极值点SIFT算法已经被证明是一种非常有效的特征点提取算法，但是SIFT算法中，特征点匹配主FT算法的特征点匹配效率，我们在特征点匹配的过程中KD方式，进一步提高匹配速度。同时，我们还采用了多通道颜色直方图，FT算法的特征点进行了优化和改进。以下分别对这两个改进的内容进行详细介绍。KDKD树（K-dmesonale）处理多维数据。对于特征点匹配的问题，我们将每个特征向量看作一个KD树。KD树上找到最邻近的叶节点，进KD树可对数据进行分支与剪枝，大大提高了匹配的效率。图像的RGB三个通道进行分别统计，得到一个包含颜色信息的高维向量。通过对SIFT算法中的特征点进行描述，我们可以在特征点上构建一个多我们在OxfordBuilding数据集上对这两个改进算法进行了实验比对，KD在OxfordBuilding数据集中，KD树算法与SIFT算法在匹配时间上，分别为0.5s和6.2s，可见其匹配时间相对传统的SIFT算法有较大的优KD树算法能够基于数据进行分治和剪枝，因此优化后的KD树相比，多通道颜色直方图虽然提高了特征点的描述能力，但是其相对于SIFT方法在特征点匹配的分类效果并不明显。可以看到，多通道颜色直方图对于OxfordBuilding数据集中的图像匹配精度提高并不明显，与SIFT方法相比，其特征点匹配精度上有所下降。构建基于SIFT的特征点匹配算法是一项非常重要

人人文库> 全部分类> 图纸下载 > 毕业设计

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论