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基于KPCA-SIFT描述符的图像配准
被引量:
6
1
作者
李伟
沈振康
《信号处理》
CSCD
北大核心
2009年第4期644-647,共4页
SIFT描述符是一种鲁棒的局部特征描述符,利用核主成分分析的特征提取方法,对每个特征点的SIFT特征进行降维处理。核主成分分析采用非线性方法提取主成分,是主成分分析的改进算法。本文描述了一种基于KPCA-SIFT描述符的高精度图像配准算...
SIFT描述符是一种鲁棒的局部特征描述符,利用核主成分分析的特征提取方法,对每个特征点的SIFT特征进行降维处理。核主成分分析采用非线性方法提取主成分,是主成分分析的改进算法。本文描述了一种基于KPCA-SIFT描述符的高精度图像配准算法,通过对KPCA-SIFT特征的相似性度量得到匹配点对,再根据这些匹配点对对图像进行配准。实验结果表明,KPCA-SIFT特征精确、稳定、可靠,可以得到高精度的配准。
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关键词
图像配准
SIFT描述符
主成分分析
PCA-SIFT
核主成分分析
kpca-sift
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职称材料
一种基于不变特征的图像匹配算法
被引量:
2
2
作者
李蓉
周维柏
《华中师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期38-42,共5页
提出了一种基于图像不变特征的目标匹配算法.算法首先采用了一种改进的SIFT图像特征点提取技术提取目标的SIFT特征向量;建立改进的Kd-Tree特征结构,使用BBF搜索策略完成特征的匹配,接着建立目标的姿态变换空间对匹配点进行HOUGH聚类,去...
提出了一种基于图像不变特征的目标匹配算法.算法首先采用了一种改进的SIFT图像特征点提取技术提取目标的SIFT特征向量;建立改进的Kd-Tree特征结构,使用BBF搜索策略完成特征的匹配,接着建立目标的姿态变换空间对匹配点进行HOUGH聚类,去除错误的匹配点,最后对匹配点按照最小二乘法拟合出目标的姿态参数,从而完成目标的定位.实验结果表明,在目标发生平移、旋转和缩放以及场景部分遮挡、视角变化等因素引起的图像变形时,算法均能够稳定地匹配出目标.
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关键词
目标匹配
SIFT
BBF
PCA
KPCA
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职称材料
题名
基于KPCA-SIFT描述符的图像配准
被引量:
6
1
作者
李伟
沈振康
机构
国防科技大学ATR重点实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2009年第4期644-647,共4页
文摘
SIFT描述符是一种鲁棒的局部特征描述符,利用核主成分分析的特征提取方法,对每个特征点的SIFT特征进行降维处理。核主成分分析采用非线性方法提取主成分,是主成分分析的改进算法。本文描述了一种基于KPCA-SIFT描述符的高精度图像配准算法,通过对KPCA-SIFT特征的相似性度量得到匹配点对,再根据这些匹配点对对图像进行配准。实验结果表明,KPCA-SIFT特征精确、稳定、可靠,可以得到高精度的配准。
关键词
图像配准
SIFT描述符
主成分分析
PCA-SIFT
核主成分分析
kpca-sift
Keywords
image registration
SIFY (Scale Invariant Feature Transform) operator
PCA (Principal Component Analysis)
PCA-SIFT
KPCA(Kernel PCA)
kpca-sift
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种基于不变特征的图像匹配算法
被引量:
2
2
作者
李蓉
周维柏
机构
华南师范大学增城学院计算机系
出处
《华中师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期38-42,共5页
基金
广东省本科高等教育教学改革项目(BKJG200765)
文摘
提出了一种基于图像不变特征的目标匹配算法.算法首先采用了一种改进的SIFT图像特征点提取技术提取目标的SIFT特征向量;建立改进的Kd-Tree特征结构,使用BBF搜索策略完成特征的匹配,接着建立目标的姿态变换空间对匹配点进行HOUGH聚类,去除错误的匹配点,最后对匹配点按照最小二乘法拟合出目标的姿态参数,从而完成目标的定位.实验结果表明,在目标发生平移、旋转和缩放以及场景部分遮挡、视角变化等因素引起的图像变形时,算法均能够稳定地匹配出目标.
关键词
目标匹配
SIFT
BBF
PCA
KPCA
Keywords
target matching
SIFT
BBF
PCA
KPCA
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于KPCA-SIFT描述符的图像配准
李伟
沈振康
《信号处理》
CSCD
北大核心
2009
6
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职称材料
2
一种基于不变特征的图像匹配算法
李蓉
周维柏
《华中师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010
2
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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