图像特征点提取与匹配的算法分析  

作　　者：晏细兰[1] 杨震伦[1] 

机构地区：[1]广州番禺职业技术学院信息工程学院,广东广州511483

出　　处：《科学技术创新》2021年第22期111-112,共2页Scientific and Technological Innovation

基　　金：广州市教育局科研项目(201831785);广州市科技计划项目(202002030133)资助;广州市教育局科研项目:“面向多应用场景的先验信息整合粒子群优化模型研究”(编号:201831785);广州市科技计划项目:“多层信息支撑的自学习粒子群算法研究与应用”(编号:202002030133)。

摘　　要：本文针对大规模高分辨率全景拼接运算量大这一问题,分析了SIFT和SURF图像特征点提取算法特点,实验证明SURF特征点提取效率比SIFT高,更适合并行计算,因此在大规模高分辨率率全景拼接时具有更高的效率。

关 键 词：全景拼接 图像特征点提取 SIFT SURF 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]