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SIFT算法的改进
1
作者
余博译
李美燕
《广西科学院学报》
2014年第1期51-54,共4页
【目的】为了减小三维重建的重投影误差,提出一种改进的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法。【方法】首先使用SIFT提取和匹配特征点,将这些匹配点作为归一化互相关(Normalized Cross-correlation,NCC)的初始匹配对;然后使用...
【目的】为了减小三维重建的重投影误差,提出一种改进的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法。【方法】首先使用SIFT提取和匹配特征点,将这些匹配点作为归一化互相关(Normalized Cross-correlation,NCC)的初始匹配对;然后使用特征点的主方向对局部图像进行旋转校正;最后计算该初始匹配对NCC系数并将相似地貌中的误配点剔除。【结果】该方法剔除了大量的误配点,提高了特征点的正确匹配率和重建结果的精度。【结论】改进的SIFT算法能够得到更为准确的匹配点对,获得较好的重建效果。
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关键词
三维重建
重投影误差
归一化互相关(
NCC)
主方向
正确匹配率
精度
normalized
CROSS
correlation
(
NCC)
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职称材料
题名
SIFT算法的改进
1
作者
余博译
李美燕
机构
南宁市第二中学
广西大学计算机与电子信息学院
出处
《广西科学院学报》
2014年第1期51-54,共4页
文摘
【目的】为了减小三维重建的重投影误差,提出一种改进的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法。【方法】首先使用SIFT提取和匹配特征点,将这些匹配点作为归一化互相关(Normalized Cross-correlation,NCC)的初始匹配对;然后使用特征点的主方向对局部图像进行旋转校正;最后计算该初始匹配对NCC系数并将相似地貌中的误配点剔除。【结果】该方法剔除了大量的误配点,提高了特征点的正确匹配率和重建结果的精度。【结论】改进的SIFT算法能够得到更为准确的匹配点对,获得较好的重建效果。
关键词
三维重建
重投影误差
归一化互相关(
NCC)
主方向
正确匹配率
精度
normalized
CROSS
correlation
(
NCC)
Keywords
SIFT
SIFT
3D reconstruction
reprojection error
dominant direction
correct matching rate
precision
分类号
TP317.4 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SIFT算法的改进
余博译
李美燕
《广西科学院学报》
2014
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