检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张洁玉[1] 白小晶[1] 徐丽燕[1] 陈强[1] 夏德深[1]
机构地区:[1]南京理工大学计算机科学与技术学院,南京210094
出 处:《中国图象图形学报》2009年第7期1369-1377,共9页Journal of Image and Graphics
基 金:国家自然科学基金项目(60773172;60805003);江苏省博士后基金项目(AD41158)
摘 要:针对SIFT(scale invariant feature transform)特征描述符因仅利用特征点的局部邻域信息而对散落在图像内相似结构中的点极易发生误匹配的现象,提出了一种基于空间分布描述符的SIFT误匹配校正方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配;然后对于匹配结果中的特征点,再利用图像轮廓像素点对该点的空间分布信息进行重新描述,以形成一种独特性更高的空间分布描述符;最后运用此种描述符,对匹配结果中存在的"一对多"和"一对一"的错误匹配形式,分别采取两种不同的匹配策略进行校正。以真实图像进行的实验结果表明,该方法与RANSAC(随机抽样一致性)算法相比,其在不损失正确匹配的前提下,能够真正提高正确匹配率。SIFT( scale invariant feature transform) descriptor usually leads to mismatching because it uses the gradient information in the neighborhood of one feature point, when the extracted feature points locate in some similar structures of one image. So a method to correct SIFT mismatching based on a kind of spatial distribution descriptor is proposed. Because the spatial distribution of pixels on the image contour are different aiming at different matching points, each matching point obtained by SIFT can be described again to generate a more distinctive descriptor. Then the method corrects two kinds of mismatching using corresponding correction strategies by the new descriptor. Through the experiments on the real images, the comparing results between the algorithm and RANSAC indicate that the correction method can improve the percentage of correct matching under the condition of remaining the original right matching.
关 键 词:空间分布描述符 SIFT特征描述符 独特性 校正误匹配
分 类 号:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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